## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.8, No.1, July 2024, pp. 98~105 e-ISSN: 2548-6861

## Deployment of Kidney Tumor Disease Object Detection Using CT-Scan with YOLOv5
Hastyantoko Dwiki Kahingide 1 *, Abu Salam 2 ** * Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro
111202012979@mhs.dinus.ac.id 1 , abu.salam@dsn.dinus.ac.id 2 Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received 2024-06-11 Revised 2024-06-15 Accepted 2024-06-19
Image processing plays a crucial role in identifying kidney tumors through CT-Scan images. Object detection technology, particularly YOLO, stands out for its speed and accuracy  in  facilitating  more  detailed  analysis.  Using  Flask  as  a  web  framework offers optimal responsiveness, providing adaptive ease of use, especially in medical image processing. Evaluation of the model shows impressive results, with a mean Average Precision (mAP) of 0.987 for the 'kidney tumor' label. Detection on public data demonstrated high performance with accuracy, precision, recall, and F1-Score of  98.56%,  98.66%,  99.66%,  and  99.16%,  respectively.  This  study  also  utilized clinical data comprising 62 CT-Scan images. Evaluation of the clinical data revealed that YOLOv5 produced an accurate detection model with accuracy, precision, recall, and F1-Score of 95.16%, 96.72%, 98.33%, and 97.52%, respectively. The research shows that both public and clinical data models can accurately detect kidney tumors based  on  CT-Scan  images.  The  deployment  process  using  the  Flask  web-based platform allows direct interaction with users through an intuitive interface, enabling users to upload their CT-Scan images and quickly obtain detection results. These test results provide evidence that object detection using YOLOv5 achieves high accuracy in detecting both public and clinical datasets.
Keyword:
Kidney tumor detection , CT-Scan images, Tumor Ginjal,
YOLOv5, Object detection , Intergrasi Web Flask.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Saat ini, pengolahan citra memiliki suatu aplikasi yang luas dalam  berbagai  bidang,  seperti  arkeologi,  astronomi,  dan bidang  medis  termasuk  penggunaan  citra CT  scan dalam biomedis.  Deteksi  objek  dalam  pengolahan  citra  memiliki peran  penting  karena  mengidentifikasi  dan  melokalisasi objek-objek  penting  dalam  citra  tersebut.[1]  Tujuannya adalah  mempermudah  analisis  bagi  pengamat  citra  dengan menyoroti  objek-objek  yang  relevan  dalam  citra  tersebut. Deteksi  objek  digunakan  dalam  berbagai  aplikasi,  terutama dalam bidang medis seperti pengolahan citra CT scan untuk memeriksa ginjal manusia [1].
Ginjal  adalah  organ  penting  dalam  sistem  kemih manusia[2]. Manusia memliki dua buah ginjal yang berada di bagian belakang perut antara tulang punggung bagian bawah dan  tengah.Fungsi  utama  ginjal  adalah  mengeluarkan kelebihan air, garam, dan zat-zat yang tidak dibutuhkan dari
tubuh melalui pembuangan urin. Salah satu masalah yang bisa terjadi pada ginjal adalah tumor [3].
Tumor  ginjal  adalah  jenis  penyakit  kanker  yang  sering ditemukan.  Penyakit  ini  bermula  dari  sel-sel  pada  tubulus renal yang bertanggung jawab untuk menyaring limbah dalam darah  [3].  Data  statistik  menunjukkan  bahwa  kanker  ginjal lebih sering terjadi pada pria daripada wanita, dengan dua kali lipat  lebih  banyak  kasus  terjadi  pada  pria.  Lebih  dari setengahnya,  sekitar  59%,  kasus  kanker  ginjal  terjadi  di negara-negara berkembang[4]. Tingkat insiden kanker ginjal tertinggi  tercatat  di  Amerika  Utara  dan  Eropa,  sementara tingkat terendahnya terlihat di wilayah Asia dan Afrika.
Salah  satu  alat  pemeriksaan  yang  dapat  digunakan  untuk mengetahui penyakit tumor ginjal adalah CT-Scan . CT-Scan ( Computed  Tomography )[5]  pada  dasarnya  hampir  mirip dengan  perangkat  radiografi  konvesional.  Keduanya  saling memanfaatkan kedalaman sinar radiasi untuk melewati objek dan  membuat  gambar.  Yang  membedakan  dari  keduanya adalah cara mereka menghasilkan citra dan tampilan citranya.
Deployment of Kidney Tumor Disease Object Detection Using CT-Scan with YOLOv5
Dibandingkan dengan teknik radiografi, citra yang dihasilkan oleh CT-Scan tidak  tumpang  tindih,  sehingga  lebih  mudah untuk dianalisis[6].
Dalam  mengidentifikasi  area  atau  lokasi  tumor  ginjal hanya  dengan  melihat  hasil CT  scan secara  langsung  dan berdasarkan  tampilan  visual  ini  berpotensi  menghasilkan diagnosis yang kurang akurat[7], terutama dalam kasus yang mempengaruhi  kelangsungan  hidup  pasien  dengan  tumor ginjal. Oleh karena itu, sangat penting memiliki metode yang dapat  mengevaluasi,  mengidentifikasi,  dan  mendeteksi  area yang terkena tumor dari data CT scan pasien dengan penyakit tumor ginjal[8].
Pada  saat  ini,  Era  pengenalan  dan  deteksi  objek  dalam computer  vision sedang  mengalami  perkembangan  dengan pesat  hingga  mulai  diterapkan  pada  berbagai  bidang, termasuk  bidang  industri  dan  medis[1].  Dengan  terus berkembangnya Deep  learning ,  bermunculan  model-model baru  dalam  pengenalan  dan  deteksi  objek  pada  Computer Vision. Ini termasuk perkembangan dari model-model seperti Region-based  Convolutional  Neural  Networks (R-CNN)[9], You  only  look  once (YOLO)  hingga  RetinaNet[10].  Seiring dengan itu, teknik deteksi objek juga menjadi fokus penting dalam pengembangan ini.[11]
You  Only  Look  Once atau  yang  biasa  disebut  YOLO merupakan  sebuah  algoritma  dalam  computer  vision  yang lebih  cepat  dalam  mengenali  objek  daripada  metode  seperti R-CNN dan DPM[12]. Dengan YOLO, hasil deteksinya bisa mencapai  45  frame  per  detik  ( fps ).[10]Ini  berarti  YOLO mampu  untuk  mengidentifikasi  objek-objek  dalam  gambar dengan  kecepatan  yang  tinggi,  mengungguli  kecepatan metode lain seperti R-CNN dan DPM.
Hingga  saat  ini  YOLO  memiliki  banyak  versi  dari pengembangan YOLO v1 hingga YOLO v8[11], Tetapi pada penelitian  kali  ini  penulis  menggunakan  YOLO  v5.  Pada penelitian sebelumnya[13] juga dilakukan dengan menggunakan YOLO v5 [14]mendapatan kesimpulan bahwa model yang diusulkan secara efektif mengelompokkan tumor ginjal  dalam  beberapa  gambar CT-Scan ,distribusi  tidak teratur dan perbedaan dari variabel bentuk tumor ginjal[15].
Deteksi  objek  dengan Deep  learning adalah  proses komputer yang memungkinkan sistem untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek dalam gambar atau video[16]. Deep  learning ,  sebagai  bagian  dari  kecerdasan  buatan  dan machine  learning [17],  menggunakan  jaringan  neural  yang mirip otak  manusia  untuk  memproses data dan  mempelajari pola[18]. Dalam deteksi objek, Deep learning menggunakan algoritma  seperti  CNN  yang  efektif  dalam  mengidentifikasi fitur-fitur objek seperti bentuk, warna, dan ukuran[19].
Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan Flask yang berbasis web untuk deployment . Flask adalah framework berbasis Python [20] yang  tidak  memerlukan  library tambahan. Dibandingkan dengan Django , Flask dianggap lebih " Python ic "[21] karena aplikasi web yang dibuat dengan Flask cenderung lebih dijelaskan secara gamblang dalam penggunaannya[22].  Hal  ini  membuatnya  menjadi  pilihan
yang lebih mudah untuk pemula karena membutuhkan respon yang lebih responsive .
Pengolahan citra memiliki peran krusial dalam identifikasi dan  analisis  tumor  ginjal  menggunakan  citra CT-Scan .[17] Deteksi objek menjadi aspek penting dalam mengidentifikasi area yang terkena tumor, memungkinkan analisis yang lebih spesifik[1]. Dalam pengembangan ini, teknik Deep learning seperti  YOLO  v5[13]  menonjol  karena  kecepatan  dan ketepatannya  dalam  mendeteksi  tumor  pada  citra  medis. YOLO v5 [23]mampu mengidentifikasi tumor ginjal dengan akurasi  tinggi  dalam  gambar CT-Scan ,  mempercepat  proses diagnosis.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  menguji  data  klinis (privat), yang memungkinkan validasi model pada data nyata yang  lebih  relevan  dengan  kasus-kasus  klinis.  Penerapan Flask sebagai framework web  untuk deployment [24]  real- time menunjukkan responsivitas yang tinggi,[25] memfasilitasi  penggunaan  yang  lebih  mudah,  dan  sesuai untuk  proyek-proyek  pengolahan  citra  medis  dari  level pemula  hingga  tingkat  lanjutan.  Kombinasi  teknologi  ini memberikan  peluang  yang  luas  dalam  penelitian  dan pengembangan di bidang pengolahan citra medis.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Diagram alur untuk metodologi dalam penelitian ini dapat dilihat di pada gambar berikut.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## A. Dataset
Dalam  penelitian  ini,  Peneliti  bekerja  sama  dengan radiografer atau institusi medis untuk mendapatkan akses ke dataset CT  scan ginjal.  Dalam  penelitian  ini  ,  melibatkan peran  radiografer  Rumah  Sakit  Bhayangkara  AKPOL Semarang  untuk proses anotasi dan validasi Radiografer Isa Faiz Muammar (NIR 3374231222097). Dataset klinis/privat berasal  dari  RSUD  Kebumen  dan  RS  Sultan  Agung Semarang.  Menggunakan  sample  sebanyak  10%    dari  total 628 citra, berformat JPEG dan hanya data yang terdiagnosis tumor  ginjal  untuk  data  testing.  Untuk  data  training,  dalam penelitian  ini  menggunakan  dataset  publik  dari  platform Kaggle, Kidney  CT-Scan .  Dengan  jumlah  keseluruhan  2100 citra  dengan  format JPG .  Untuk  testing  menggunakan  209 citra.

## Gambar 2. Dataset Tumor Ginjal
Gambar  2  menujukkan  contoh  citra  pada  Dataset  Publik dan  Dataset  Klinis.Pada  tahap  awal  penelitian,dilakukan evaluasi  kualitas  data,khususnya  untuk  citra CT  scan yang akan  digunakan.  Proses  ini  melibatkan  pemeriksaan  yang teliti  terhadap  resolusi  dan  kejelasan  setiap  citra.  Resolusi yang tinggi diperlukan agar semua detail halus terlihat dengan jelas,  terutama  dalam  hal  ukuran,  bentuk,  dan  lokasi  tumor ginjal

## B. Preprocessing Anotasi Dataset
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  anotasi  dataset secara manual menggunakan Roboflow, Objek yang dianotasi adalah tumor ginjal pada citra CT-Scan .
Gambar 3. Anotasi Manual Bounding box
Proses  ini  melibatkan  identifikasi  dan  penandaan  setiap tumor  ginjal  untuk  memberikan  label  yang  konsisten  pada semua citra dalam dataset. Anotasi yang akurat memungkinkan  model machine  learning dilatih  untuk mendeteksi dan mengenali tumor ginjal dalam citra CT-Scan dengan akurasi tinggi.

## C. Pembagian Data / Split Dataset
Di Proses Pembagian data / Split Data dataset akan dibagi menggunakan  Roboflow  menjadi  tiga  bagian  utama:  set pelatihan, set pengujian, dan set validasi. yang mempermudah proses  pembagian  data  dengan  menyediakan  interface  yang intuitif . Set pelatihan berperan sebagai fondasi utama dalam proses pelatihan model, di mana citra-citra digunakan untuk mengajari  model  mengenali  dan  mendeteksi  ciri-ciri  tumor ginjal seperti bentuk, ukuran, dan lokasi tumor dalam citra CT scan.  Melalui  proses  iteratif,  model  terus  meningkatkan kemampuannya  dalam  memahami  dan  menafsirkan  data  ini dengan efektif. Set validasi digunakan untuk  memantau dan
mengevaluasi kinerja model selama pelatihan,dan memastikan  generalisasi  model.  Set  pengujian  digunakan sebagai  alat  ukur  akhir  untuk  menilai  kinerja  model  secara keseluruhan, menguji akurasi dan efektivitas model pada data baru yang tidak pernah digunakan dalam proses pelatihan atau validasi  sebelumnya.  Dengan  pembagian  data  menjadi  set pelatihan,  validasi,  dan  pengujian  menggunakan  Roboflow, kami  memastikan  bahwa  model  deteksi  tumor  ginjal  yang dikembangkan  memiliki  kemampuan  generalisasi  yang  baik dan dapat diandalkan untuk aplikasi dunia nyata.
Gambar 4. Split Dataset

## D. Model
Arsitektur YOLOV5 mencakup  tiga  elemen  utama: Backbone,  Neck,  dan  Head.  Backbone ,  yang  terdiri  dari BottleNeckCSP  dan  SPP,  berfungsi  untuk  ekstraksi  fitur dengan  tingkat  efisiensi  dan  presisi  yang  tinggi.  Neck menggunakan Concat,  UpSample,  Conv1x1 ,  dan Conv3x3 untuk  menggabungkan  dan  memproses  fitur-fitur  tersebut. Head,  yang  menggunakan  Conv1x1,  bertugas  mendeteksi objek  dengan  mengonversi  fitur  menjadi  jumlah  kelas  yang diperlukan  dan  menghitung  kotak  pembatas.  Dengan demikian,  integrasi  yang  kuat  dari  ketiga  komponen  ini memungkinkan YOLOV5 menyajikan  deteksi  objek  dengan kecepatan dan akurasi yang tinggi.[13].

## Gambar 5. Arsitektur YOLOV5
YOLOV5 memiliki  beberapa  model  yaitu:  YOLOv5n, YOLOv5s,  YOLOv5m,  YOLOv5l,  YOLOv5x.Penggunaan model  YOLOv5n  untuk  system  aplikasi  yang  ringan, sedangkan  penggunaan  web  dan  mobile  direkomendasikan menggunakan YOLOv5s atau YOLOv5m karena ukurannya dan kecepatannya yang lebih tinggi, dan peforma saat model
e-ISSN: 2548-6861
101
ini dideploy. Adapun untuk penggunaan cloud direkomendasikan menggunakan YOLOv5l atau YOLOv5x.
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  model YOLOv5m  karena  model  ini  sesuai  untuk  digunakan  dalam aplikasi web. YOLOv5m dipilih karena ukurannya yang lebih kecil  dan  kecepatannya  yang  lebih  tinggi,  sehingga memberikan  performa  optimal  saat  diimplementasikan  pada web deployment.
Gambar 6. Model YOLO

## E. Proses Training
Dataset  yang  sudah  diekspor  dari  Roboflow  akan digunakan  pada  proses  perancangan  model  deteksi.  Setelah dataset  diekspor,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan pelatihan  model  dengan  menggunakan  pre-model  YOLOV5 yang diunduh dari repositori resmi di GitHub , dan dilakukan penginstalan  package  yang  diperlukan.  Model  di-training dengan memakai Google Colab dan menggunakan GPU Tesla T4 untuk melakukan training. Dataset Roboflow sebelumnya akan  di-import  dan  dilakukan  training  model  dengan memanggil train.py dan mengisi parameter yang diperlukan. Parameter  pada  train.py`  terdiri  atas  img  untuk  menentukan size image, size image yang digunakan adalah 640. Parameter batch digunakan  untuk  menentukan batch  size ,  batch  size yang  digunakan  secara  normal  adalah  16. Epoch untuk menentukan  banyaknya  pelatihan  yang  dilakukan  algoritma model, epoch yang digunakan adalah 100. `Data` merupakan parameter  untuk  lokasi  dataset.  Selain  itu,  untuk mengantisipasi  overfitting,  proses  training  juga  dilengkapi dengan mekanisme early stopping. Early stopping digunakan untuk menghentikan pelatihan jika performa model pada test set  tidak  mengalami  peningkatan  setelah  sejumlah  epoch tertentu.  Ini  dilakukan  dengan  memonitor  metrik  performa (seperti  loss  atau  akurasi)  pada  test  set,  dan  jika  tidak  ada peningkatan  selama  beberapa epoch berturut-turut,  proses training akan dihentikan lebih awal.

## F. Proses Deployment
Setelah proses pelatihan model selesai, langkah berikutnya adalah melanjutkan dengan proses penyebaran (deployment) menggunakan  platform  berbasis  web,  Flask.  Implementasi YOLOv5  dalam  arsitektur  deployment  dimulai  dengan mengintegrasikan  model  yang  telah  dilatih  ke  dalam perangkat  lunak  yang  telah  disiapkan  sebelumnya.  Tahap berikutnya  adalah  pengujian  menyeluruh  untuk  memastikan bahwa  semua  komponen  berfungsi  dengan  baik  dan  tanpa hambatan. Selain itu, dibuat juga antarmuka pengguna yang intuitif dan ramah pengguna, memungkinkan pengguna untuk mengunggah  citra  CT  scan  ginjal  yang  akan  dianalisis  oleh
sistem. Seluruh proses ini dijalankan pada server VPS, yang sudah  dilengkapi  dengan  semua  kebutuhan  library  seperti Python,  Flask,  dan  model  YOLOv5  yang  telah  dilatih. Dengan  demikian,  aplikasi  Flask  ini  dapat  diakses  dengan mudah  melalui  alamat  domain  yang  telah  ditentukan, memberikan kenyamanan dan kemudahan bagi pengguna.
Gambar 7. Arsitektur Deployment Web Flask
Gambar 8. Hasil Deployment menggunakan Flask
Dengan  menggunakan  Flask,  pada  halaman  utama  ini memungkinkan  pengguna  untuk  mengunggah  gambar  CT- Scan mereka. Antarmuka ini dirancang sederhana dan intuitif, memudahkan  pengguna  untuk  mengunggah  gambar  dan mendapatkan hasil deteksi dengan cepat. Pengguna memilih file  citra  CT-Scan  dari  perangkat  mereka  menggunakan tombol " Choose File ", kemudian menekan tombol " Upload " untuk memulai proses pengunggahan. Setelah citra diunggah, sistem  memproses  gambar  menggunakan  model  YOLOv5 yang  telah  dilatih  untuk  mendeteksi  tumor  ginjal,  dan  hasil analisis  kemudian  ditampilkan  kepada  pengguna  berupa visualisasi deteksi tumor pada gambar. Sistem ini dijalankan pada  server  VPS  yang  telah  dikonfigurasi  dengan  semua library  yang  diperlukan  seperti  Python,  Flask,  dan  model YOLOv5,  sehingga  pengguna  dapat  mengaksesnya  melalui alamat  domain  terkait  dengan  VPS  tersebut.  Dengan antarmuka  ini,  sistem  memungkinkan  pengguna,  seperti radiografer  atau  profesional  medis,  untuk  dengan  mudah mengunggah dan menganalisis citra CT-Scan ginjal.
Gambar 9. Hasil Deteksi Flask
Dalam  gambar  hasil  deteksi,  terdapat  anotasi  berbentuk kotak  berwarna  merah  yang  menyoroti  area  spesifik  pada citra,  menandakan  objek  atau  fitur  tertentu  yang  telah terdeteksi oleh model YOLOv5, dengan label dan skor IoU. Jika nilai IoU tersebut lebih dari 0,7, maka hasil kinerja model untuk  gambar  tersebut  dianggap  akurat.  Pada  gambar tersebut,  nilai  IoU  yang  ditampilkan  adalah  0,86, menunjukkan  bahwa  model  telah  mendeteksi  tumor  ginjal dengan tingkat akurasi yang tinggi.[26]

## G. Evaluasi Model
Pada  tahap  evaluasi  model,  metode  evaluasi  yang digunakan  adalah  IoU  ( Intersection  over  Union )  untuk menilai  performa  model.  IoU  adalah  ukuran  yang memperhitungkan  seberapa  baik  kotak  pembatas  yang diprediksi  oleh  model  bertumpang  tindih  dengan  kotak pembatas  yang  sebenarnya.  Metrik  ini  digunakan  untuk menghitung Precision ,  yaitu  perbandingan  antara  jumlah objek  yang  diprediksi  dengan  benar  terhadap  total  prediksi model.  Selain  itu, Recall juga  dihitung,  yang  merupakan perbandingan  antara  jumlah  objek  yang  diprediksi  dengan benar terhadap total objek yang  sebenarnya. Untuk evaluasi yang  komprehensif,  dilakukan  perhitungan mean  average Precision (mAP),  yang  menggabungkan  nilai Precision dan Recall . Precision (P), Recall (R),  average Precision (AP), dan mean  average  Precision (mAP)  adalah  metrik  penting yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model  deteksi objek dalam konteks uji klinis pada dataset klinis.
Intersection  over  Union adalah  nilai  berdasarkan  statistik kesamaan  dan  keragaman  set  sampel  bertujuan  untuk mengevaluasi  area  tumpang  tindih  (area  yang  beririsan) antara  dua bounding  box ,  yaitu bounding  box hasil  prediksi model  dan bounding  box data  asli.  IoU  memiliki  nilai minimum  agar  hasil  prediksi  dianggap  benar  positif  yang disebut IoU threshold. Berikut terdapat persamaan IoU.
IoU threshold merupakan  nilai  ambang  batas  nilai  IoU suatu  citra  yang  berhasil  di  deteksi  oleh  model  yang digunakan untuk menentukan apakah bounding box termasuk
True  positive atau  false positive .  Nilai  IoU threshold dapat mempengaruhi  nilai  mAP.  IoU threshold memiliki  nilai antara 0 sampai 1. Jika menggunakan nilai IoU threshold yang rendah  maka  model  memiliki  jumlah  false positive yang besar.  Sebaliknya,  jika  menggunakan  nilai threshold yang lebih  tinggi  dapat  menyebabkan  pengurangan True  positive yang sangat signifikan saat proses training . Pengurangan nilai threshold secara  tepat  dapat  meningkatkan  kinerja  deteksi. Jika  pengurangan  nilai  IoU threshold terlalu  besar  dapat menyebabkan pengurangan yang signifikan pada positive .
Gambar 10. Ilustrasi dan Persamaan IoU Threshold
Tahap  ini  bertujuan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model dengan  cara  mengukur Precision ,  yaitu  rasio  antara  objek yang  diprediksi  benar  berbanding  dengan  keseluruhan  hasil yang diprediksi oleh model, Recall , yaitu rasio antara objek yang  diprediksi  benar  berbanding  keseluruhan  hasil aktualnya, mean average Precision (mAP) dihitung menggunakan  nilai Precision dan Recall . Precision (P), Recall (R), average Precision (AP), mean average Precision (mAP.) Ketika  menghitung Precision (P), Recall (R),  average Precision (AP), dan mean average Precision (mAP), langkah awalnya adalah menetapkan definisi untuk True positive (TP), False positive (FP), False Negative (FN), dan True Negative (TN). True positive (TP) mengindikasikan jumlah objek yang berhasil  dideteksi  secara  akurat  oleh  model,  menunjukkan keberhasilan  dalam  pengenalan  objek  yang  sebenarnya  ada. False positive (FP) adalah jumlah objek yang tidak ada namun salah  dideteksi  oleh  model  sebagai  objek,  menggambarkan kesalahan deteksi. False Negative (FN) adalah jumlah objek yang  sebenarnya  ada  tetapi  tidak  terdeteksi  oleh  model, menunjukkan kegagalan dalam deteksi objek yang ada. True Negative  (TN)  adalah  jumlah  area  yang  benar-benar  tidak memiliki objek dan tidak salah dideteksi sebagai objek oleh model, menunjukkan ketepatan model dalam mengidentifikasi area tanpa objek.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Evaluasi Dataset Publik
Pengujian  ini  berfokus  pada  label  tumor  ginjal  yang dianggap  sebagai  dataset  publik  yang  dilakukan  dengan mencatat  data  aktual  dan  membandingkannya  dengan  data hasil  prediksi.  Total  dataset Kidney dari  Kaggle  yang
103
digunakan  hingga  akhir  pengujian  sebanyak  209  gambar. Untuk  pengujian  publik  dataset,  kita  menggunakan  data testing  yang  sudah  kita  split. Confusion  Matrix sebagai validasi  yang  didapat  dari  membandingkan  data  tersebut dapat  dilihat  pada  Tabel  1  yang  merupakan  hasil  dari keseluruhan  deteksi  objek  dari  209  citra.  Citra  yang  diuji mengidentifikasi adanya  tumor ginjal, dengan  kemungkinan terdapat lebih dari satu objek terdeteksi pada setiap gambar.
T ABEL 1
C ONFUSION M ATRIX T UMOR G INJAL
Total Keseluruhan Jumlah Data : 209 Predicted Values Negatif Positif Actual Values False 1 2 True 0 206
Pada Tabel 1, didapatkan gambar yang masuk ke database sebanyak  TP  +  FP  (206  +  2  =  208).  Perhitungan  tersebut sesuai dengan pengecekan gambar yang terkirim oleh sistem dari  validasi  database.  Gambar  penyakit  tumor  ginjal  yang seharusnya  dikirimkan  oleh  model  adalah  TP  +  TN  yaitu sebanyak 206 gambar.

## Gambar 11. Dataset Publik
Berdasarkan hasil pengujian, model  menunjukkan kinerja yang  sangat  baik  dalam  mendeteksi  objek  pada  gambar, dengan  akurasi  sebesar  98.56%.  Ini  berarti  bahwa  dari  total 209 gambar yang diuji, 98,56% prediksi yang diberikan oleh model adalah benar, baik itu deteksi positif maupun negatif. Precision yang diperoleh adalah 98.66%, yang mengindikasikan  bahwa  dari  semua  prediksi  yang  dianggap sebagai objek oleh model, 98.66% di antaranya benar-benar adalah  objek.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  model  memiliki tingkat  kesalahan  yang  sangat  rendah  dalam  memberikan prediksi positif palsu (false positive ). Selain itu, Recall model mencapai  99.66%,  menandakan  bahwa  model  berhasil mendeteksi  99.66%  dari  semua  kasus  yang  benar-benar
mengandung objek, dengan hanya sedikit yang terlewat (false negative). F1-Score yang  diperoleh  adalah  99.16%, mencerminkan keseimbangan harmonis antara Precision dan recall,  yang  menegaskan  bahwa  model  tidak  hanya  akurat dalam prediksi positif tetapi juga konsisten dalam mendeteksi keberadaan  objek  secara  keseluruhan.  Secara  keseluruhan, hasil ini menunjukkan bahwa model beroperasi dengan sangat baik,  menghasilkan  akurasi  tinggi  dan  hanya  sedikit kesalahan deteksi

## B. Evaluasi Dataset Klinis
Pengujian  ini  berfokus  pada  label  tumor  ginjal  yang dianggap sebagai data set privat/klinis yang dilakukan dengan mencatat  data  aktual  dan  membandingkannya  dengan  data hasil  prediksi.  Total  dataset  klinis  (privat)  yang  digunakan untuk  mengevaluasi  model sebanyak 10% dari keseluruhan. Confusion  Matrix sebagai  validasi  yang  didapat  dari membandingkan  data  tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  2 sebagai berikut.
T ABEL 2
C ONFUSION M ATRIX T UMOR
Total Keseluruhan Jumlah Data : 62 Predicted Values Negatif Positif Actual Values False 1 2 True 0 59
Berdasarkan data yang didapat dari Confusion Matrix pada Tabel  1,  didapatkan  gambar  57  gambar  benar-benar  tumor ginjal (TP), 3 gambar bukan tumor ginjal (FP), dan 2 gambar tumor ginjal tidak teridentifikasi (FN), serta didapatkan yang masuk  ke  database  sebanyak  TP  +  FP  (57  +  0  =  57). Perhitungan tersebut sesuai dengan pengecekan gambar yang terkirim oleh sistem dari validasi database. Gambar penyakit tumor ginjal yang seharusnya dikirimkan oleh model adalah TP + TN yaitu sebanyak 57 gambar.
Gambar 12. Dataset Klinis 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Accuracy Precision Recall F1 Score Accuracy
Precision Recall F1 Score 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Accuracy Precision Recall F1 Score Accuracy Precision Recall F1 Score
104
Berdasarkan  hasil  pengujian,  model  ini  menunjukkan kinerja  yang  baik  dalam  mendeteksi  objek  positif  dengan akurasi  sebesar  95.16%,  yang  berarti  bahwa  dari  seluruh prediksi yang dibuat oleh model, sekitar 95.16% di antaranya adalah benar. Precision model mencapai 96.72%, menunjukkan  bahwa  hampir  semua  deteksi  yang  dilakukan adalah  benar,  dengan  hanya  sekitar  5%  prediksi  yang  salah (False Positives). Model juga memiliki recall sebesar 98.33% yang menunjukkan bahwa sekitar 98.33% dari seluruh objek positif  dalam  dataset  berhasil  terdeteksi,  sementara  sekitar 3.39%  terlewat  (False  Negatives).  F1  Score-nya  adalah 97.52%,  mencerminkan  keseimbangan  yang  kuat  antara presisi yang tinggi dan kemampuan mendeteksi objek positif. Secara  keseluruhan,  hasil  ini  menunjukkan  bahwa  model beroperasi dengan kinerja yang sangat baik, terutama dalam mendeteksi  objek  positif  dengan  tingkat  kesalahan  yang rendah.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian,  kedua  model  menunjukkan kinerja yang sangat baik dalam mendeteksi objek. Model pada data  publik  mencapai  akurasi  sebesar  98.56%,  dengan Precision  dan  Recall  masing-masing  mencapai  98.66%  dan 99.66%. F1-Score yang diperoleh adalah 99.16%, mencerminkan keseimbangan harmonis antara Precision dan Recall,  menegaskan bahwa  model tidak hanya akurat dalam prediksi  positif  tetapi  juga  konsisten  dalam  mendeteksi keberadaan  objek  secara  keseluruhan.  Sementara  itu,  model pada  data  klinis  mencapai  akurasi  sebesar  95.16%,  dengan Precision  sebesar  96.72%  dan  Recall  sebesar  98.33%.  F1- Score untuk data klinis adalah 97.52%, menunjukkan bahwa model memiliki keseimbangan yang kuat antara presisi yang tinggi  dan  kemampuan  mendeteksi  objek  positif.  Evaluasi menunjukkan  bahwa  kedua  model  memiliki  kemampuan deteksi yang akurat dengan kesalahan yang minimal.
Model ini berhasil mendeteksi data klinis dan data publik dengan  sangat  baik.  Nilai mean  average  Precision (mAP) yang  tinggi  pada  kedua  model  menegaskan  kemampuan mereka dalam mendeteksi objek dengan tingkat presisi yang tinggi.  Integrasi  model  pada  kedua  dataset  menunjukkan kinerja  yang  sangat  baik,  dengan  nilai  akurasi,  Precision, Recall,  dan  F1-Score  yang  dihasilkan.  Proses  deployment menggunakan  platform  berbasis  web  Flask  memungkinkan interaksi langsung dengan pengguna melalui antarmuka yang intuitif, memungkinkan pengguna untuk mengunggah gambar CT-Scan  mereka  dan  mendapatkan  hasil  deteksi  dengan cepat.  Hasil  pengujian  ini  memberikan  bukti  bahwa  deteksi objek  menggunakan  YOLOV5  berhasil  mencapai  tingkat akurasi yang tinggi dalam mendeteksi dataset publik maupun klinis.
D AFTAR P USTAKA
[1] Q. Aini, N. Lutfiani, H. Kusumah, and M. S. Zahran, “Deteksi Dan Pengenalan  Objek  Dengan Model Machine  Learning :  Model  Yolo,” 2021.
[2] M.  Ramanda  Hasibuan,  “Pemilihan  Fitur  dengan  Information  Gain untuk  Klasifikasi  Penyakit  Gagal  Ginjal  menggunakan  Metode Modified K-Nearest Neighbor (MKNN),” 2019. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[3] R.  Tri  Rahayu,  N.  Sulaksono,  A.  Nino  Kurniawan,  P.  Kemenkes Semarang, and I. Corresponding Author, “Studi Kasus Pemeriksaan MSCT  Urografi  Multiphase  dengan  Klinis  Tumor  Ginjal,” Jurnal Imejing  Diagnostik  (JImeD) ,  vol.  9,  pp.  75–79,  2023,  [Online]. Available:
http://ejournal.poltekkes-
smg.ac.id/ojs/index.php/jimed/index
[4] F.  Aulia et  al. ,  “Implementasi  Algoritma  Convolutional  Neural Network  Untuk  Mendeteksi  Penyakit  Ginjal  Implementation  Of Convolutional  Neural  Network  For  Detecting Kidney Disease,” Medan, 2022. [Online]. Available: http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/
[5] L.  Trisnawati,  L.  Hakim,  and  M.  Kom,  “Segmentasi  Citra Ct  Scan Lung  Menggunakan  Deteksi  Tepi  Sobel  Dan  Metode  Distance Regularized Level Set Evolution (DRLSE),” Online, 2018. [Online]. Available: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
[6] O.  D.  Nurhayati,  “Metode  Segmentasi  Untuk  Analisis  Citra  Digital Head Ct-Scan ,” 2017.
[7] D.  Saputra  and  Sumijan,  “Deteksi  Tepi  untuk  Mengidentifikasi Kanker Ginjal Menggunakan Metode Sobel, Roberts dan Canny,” J Teknol , pp. 48–54, Dec. 2022, doi: 10.35134/jitekin.v12i2.69.
[8] X. Liu, L. Song, S. Liu, and Y. Zhang, “A review of deep-learning- based  medical  image  segmentation  methods,” Sustainability (Switzerland) ,  vol.  13,  no.  3,  pp.  1–29,  Feb.  2021,  doi: 10.3390/su13031224.
[9] Q. Yu, Y. Shi, J. Sun, Y. Gao, J. Zhu, and Y. Dai, “Crossbar-Net: A Novel  Convolutional  Neural  Network  for Kidney Tumor Segmentation  in  CT  Images,” IEEE  Transactions  on  Image Processing ,  vol.  28,  no.  8,  pp.  4060–4074,  Aug.  2019,  doi: 10.1109/TIP.2019.2905537.
[10] J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You Only Look Once:  Unified,  Real-Time  Object  Detection,”  2016.  [Online]. Available: http://pjreddie.com/YOLO/
[11] H.  Feng,  X.  Kou,  Z.  Tang,  and  L.  Li,  “FYU-Net:  A  Cascading Segmentation Network for Kidney Tumor Medical Imaging,” Comput Math Methods Med , vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/4792532.
[12] M. Anwar, Y. Kristian, and E. Setyati, “Classification Of Chili Plant Diseases  Equipped  With  Leaf  And  Fruit  Image  Segmentation  Using Yolo V7,” Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS) , vol. 6, no. 1, 2023.
[13] Z.  H.  Batubara,  Y.  Hamonangan,  M.  Arfan,  and  A.  Hidayatno, “Perancangan Sistem Deteksi Pelanggaran Penggunaan Helm Dengan Metode Deep Learning Menggunakan YoloV5 Ultralytic,” Transient: Jurnal  Ilmiah  Teknik  Elektro ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  11–20,  Mar.  2024, doi: 10.14710/transient.v13i1.11-20.
[14] N.  Benarkah,  M.  F.  Naufal,  and  B.  Renatasiva,  “ YOLOV5 untuk Menghitung Sel Darah Merah dan Sel Darah Putih,” Keluwih: Jurnal Sains  dan  Teknologi ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  10–18,  Apr.  2024,  doi: 10.24123/saintek.v5i1.6291.
[15] “20018-Article Text-40240-1-10-20230508”.
[16] X. Liu, L. Song, S. Liu, and Y. Zhang, “A review of deep-learning- based  medical  image  segmentation  methods,” Sustainability (Switzerland) ,  vol.  13,  no.  3,  pp.  1–29,  Feb.  2021,  doi: 10.3390/su13031224.
[17] R.  Wang,  T.  Lei,  R.  Cui,  B.  Zhang,  H.  Meng,  and  A.  K.  Nandi, “Medical image segmentation using Deep  learning : A survey,” IET Image  Process ,  vol.  16,  no.  5,  pp.  1243–1267,  Apr.  2022,  doi: 10.1049/ipr2.12419.
[18] J.  Chen  and  X.  Ran,  “ Deep  learning with  Edge  Computing:  A Review,” Proceedings  of  the  IEEE ,  vol.  107,  no.  8.  Institute  of Electrical  and  Electronics  Engineers  Inc.,  pp.  1655–1674,  Aug.  01, 2019. doi: 10.1109/JPROC.2019.2921977.
[19] D.  Nafis  Alfarizi,  R.  Agung  Pangestu,  D.  Aditya,  M.  Adi  Setiawan, and  P.  Rosyani,  “Penggunaan  Metode  YOLO  Pada  Deteksi  Objek: Sebuah  Tinjauan  Literatur  Sistematis,”  2023.  [Online].  Available: https://jurnalmahasiswa.com/index.php/aidanspk
[20] M.  Hatami,  T.  Tukino,  F.  Nurapriani,  W.  Widiyawati,  and  W. Andriani,  “Deteksi  Helmet  Dan  Vest  Keselamatan  Secara  Realtime Menggunakan Metode Yolo Berbasis Web Flask ,” EDUSAINTEK: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi , vol. 10, no. 1, pp. 221–233, Jan. 2023, doi: 10.47668/edusaintek.v10i1.651.
[21] H.  Shrivastava,  “Symptomatic  Assistance,” Int  J  Res  Appl  Sci  Eng Technol ,  vol.  9,  no.  VII,  pp.  3658–3660,  Jul.  2021,  doi: 10.22214/ijraset.2021.37132.
[22] J. Rathod and K. Trivedi, “Custom Object Detection, Tracking And Web Api With Yolo And Flask Using Darknet Neural Network Framework,” International  Research  Journal  of  Engineering  and Technology , 2021, [Online]. Available: www.irjet.net
[23] S.  Gunawan  Zain and  A.  Ardilla,  “Detection  Of  Vehicle  Type  And
License  Plate  With  Convolutional  Neural  Network  Model  Yolov7,”
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF)5.2.XX , vol. 5, no. 2, pp. 621–636, 2024, doi: 10.52436/1.jutif.2024.5.2.XX.
[24] S. Mody, H. Mehta, P. Mantri, B. Ali, and A. Khivasara, “Safety Gear Equipment  Detection  for  Warehouse  and  Construction  Sites  Using YOLOv5,” International  Research  Journal  of  Engineering  and Technology , 2021, [Online]. Available: www.irjet.net [25] “Waste  Object  Detection  Using  Yolov5,” International  Journal  of Progressive Research in Engineering Management and Science , Apr. 2024, doi: 10.58257/ijprems33165.
[26] T.  Freund,  Y.  Hamdaoui,  and  A.  Spiwack,  “Union  and  intersection contracts are hard, actually,” Jun. 2021, doi: 10.1145/3486602.3486767.