630 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 630-637 E-ISSN 2503-2933
Klasifikasi Lesi Benign Dan Malignant Pada Rongga Mulut Menggunakan Arsitektur ResNet50
Tinaliah* 1 , Triana Elizabeth 2
1,2 Universitas Multi Data Palembang; Jl Rajawali No 14 Palembang 30113, 0711-376400
1 Program Studi Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Palembang
2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Palembang e-mail: * 1 tinaliah@mdp.ac.id, 2 trianaelizabeth@mdp.ac.id

## Abstrak
Rongga  mulut  manusia  sangat  penting  dijaga  agar  terhindar  dari  berbagai  masalah mulut  salah  satunya  adalah  tumor  dan  kanker  rongga  mulut.  Pertumbuhan  sel  pada  rongga mulut  dibagi  menjadi  tumor  jinak  rongga  mulut  (benign),  lesi  prakanker,  dan  kanker  rongga mulut  (malignant).  Klasifikasi  citra  lesi  benign  dan  malignant  dapat  membantu  untuk mengetahui apakah sel yang ada pada rongga mulut termasuk sel yang jinak atau ganas. CNN adalah jenis neural network yang dapat digunakan untuk mengekstrak fitur yang terdapat pada sebuah  citra.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  klasifikasi  citra  lesi  benign  dan  malignant dengan  menerapkan  arsitektur  ResNet50  pada  metode  CNN.  Dataset  yang  digunakan  adalah Oral Image Dataset, yang memiliki 2 kelas, yaitu kelas benign, dan kelas malignant. Pengujian dilakukan  dengan  menggunakan  data  testing  dari  masing-masing  kelas  dengan  menggunakan optimizer  Adam  dan  SGD.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  ResNet50 mampu  melakukan  klasifikasi  citra  lesi  benign  dan  malignant  dengan  baik  menggunakan optimizer Adam dengan nilai akurasi, yaitu 94%.
Kata kunci —Rongga Mulut, ResNet 50, Adam, SGD

## Abstract
It  is  very important to  protect  the  human  oral  cavity  to  avoid  various  oral  problems, one  of  which  is  tumors  and  oral  cancer.  Cell  growth  in  the  oral  cavity  is  divided  into  benign oral  cavity  tumors  (benign),  precancerous  lesions,  and  oral  cavity  cancer  (malignant).  Image classification of  benign and  malignant lesions  can  help to  determine  whether  cells  in  the  oral cavity  are  benign  or  malignant.  CNN  is  a  type  of  neural  network  that  can  be  used  to  extract features from an image. In this research, image classification of benign and malignant lesions will be carried out by applying the ResNet50 architecture to the CNN method. The dataset used is the Oral Image Dataset, which has two classes, namely the benign class and the malignant class.  Testing  is  carried  out  using  testing  data  from  each  class  using  the  Adam  and  SGD optimizers. Based on the test results, it can be concluded that ResNet50 can classify images of benign and malignant lesions well using the Adam optimizer with an accuracy value of 94%.
Keywords —Oral Cavity, ResNet 50, Adam, SGD
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 630-637 E- ISSN 2503-2933 631
Tinaliah , et., al [ Klasifikasi Lesi Benign dan Malignant pada Rongga Mulut Menggunakan Arsitektur ResNet50 ] Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
1. PENDAHULUAN
alah satu  bagian tubuh  manusia  yang  sangat  penting  untuk  bicara dan  pencernaan  adalah rongga  mulut,  yang  terdiri  dari  lidah,  langit-langit  mulut,  gusi,  bibir,  dan  bagian  dalam pipi.  Untuk  menghindari  berbagai  masalah  mulut,  termasuk  tumor  dan  kanker,  rongga mulut harus selalu dibersihkan. Tumor dan kanker rongga mulut adalah pertumbuhan sel yang tidak  normal  yang  dapat  terjadi  di  bagian  rongga  mulut  seseorang  [1].  Pertumbuhan  sel  pada rongga  mulut  dibagi  menjadi  tumor  jinak  rongga  mulut  ( benign ),  lesi  prakanker,  dan  kanker rongga mulut ( malignant ). Beberapa jenis tumor dan kanker rongga mulut melibatkan berbagai jenis sel dan dapat bervariasi dalam tingkat keganasan.
Kanker  mulut  menempati  urutan  kedua  yang  menyebabkan  kematian  akibat keganasannya. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) melaporkan sekitar 650 ribu kasus kanker mulut  pada  setiap  tahunnya,  dan  lebih  dari  setengahnya  menyebabkan  kematian  [2].  Menurut data dari Globocan, kanker rongga mulut menempati urutan ke-17 untuk kasus baru terbanyak di Indonesia pada tahun 2020 dengan jumlah 5.780  kasus [3].
Tidak semua orang dapat mengetahui apakah ada yang tidak normal terjadi pada rongga mulutnya.  Hanya  dokterlah  yang  dapat  mengetahui  hal  tersebut.  Dokter  juga  tidak  dapat menjamin 100% apakah sel yang ada pada rongga mulut adalah lesi yang bersifat jinak ( benign ) ataupun  ganas  ( malignant )  jika  tanpa  pemeriksaan  medis.  Klasifikasi citra lesi benign dan malignant digunakan untuk mengetahui jenis sel yang ada pada rongga mulut apakah jinak atau ganas berdasarkan data training yang dilatih dan data testing yang digunakan untuk uji coba.
Salah satu dari metode yang dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi citra adalah metode Convolutional  Neural  Network (CNN).  Kelebihan  CNN  adalah  kedalaman  jaringan yang  tinggi  yang  menjadikannya  metode  ini  sangat  unik  untuk  digunakan  pada  data citra [4]. CNN  memiliki  banyak  arsitektur  yang  dapat  digunakan  seperti AlexNet , ResNet , VGG ,  dan GoogleNet .
Penelitian  [5]  melakukan  perbandingan  model AlexNet dan ResNet pada  klasifikasi spesies  bunga.  Hasil  menunjukkan  bahwa  model ResNet memiliki  akurasi  yang  lebih  tinggi dengan 97.3% untuk ResNet 50, dan 90.2% untuk AlexNet .
Penelitian [6] melakukan analisis perbandingan performa dari arsitektur Convolutional Neural  Network untuk  mengklasifikasikan  sel  darah  putih.  Arsitektur  yang  digunakan  adalah AlexNet ,  GoogleNet, ResNet -50,  dan VGG -16.  Hasil  menunjukkan  bahwa ResNet -50  memiliki akurasi paling tinggi yaitu 94.17%, selanjutnya GoogleNet, VGG -16, dan AlexNet yaitu 93.33%, 91.67%, dan 90%.
Penelitian  [7]  melakukan  klasifikasi  kekerabatan  ( kinship )  menggunakan  arsitektur ResNet 50  dengan optimizer adam,  RMSprop,  dan  SGD.  Model ResNet 50  dapat mengklasifikasikan kinship dengan  baik.  Hasil  menunjukkan  bahwa  akurasi  terbesar  didapat dengan menggunakan optimizer adam sebesar 93%, RMSprop 88%, dan SGD 65%. Penelitian [8] melakukan klasifikasi citra ekspresi wajah manusia dengan menggunakan CNN dan 7 optimizer , yaitu Adadelta, Adagrad, Adam, Adamax, Nadam, Rmsprop, dan SGD. Hasil  menunjukkan  bahwa optimizer SGD  menghasilkan  hasil  akurasi  yang  lebih  tinggi  yaitu 63%.
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya,  arsitektur ResNet 50  mampu melakukan  klasifikasi citra dengan  lebih  baik  dengan optimizer Adam  dan  SGD.  Berdasarkan hal  tersebut  maka  akan  dilakukan  klasifikasi  lesi benign dan malignant pada  rongga  mulut menggunakan arsitektur ResNet 50 dengan optimizer Adam, dan SGD.
S
632 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 630-637 E-ISSN 2503-2933

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1   Rongga Mulut
Rongga  mulut  adalah  area  di  dalam  mulut  manusia  yang  terdiri  dari  beberapa  bagian yang  penting  untuk  proses  pencernaan  dan  komunikasi.  Beberapa  bagian  utama  dari  rongga mulut, yaitu bibir, gigi, lidah, langit-langit mulut, gusi dan tonsil.
Lesi adalah perubahan atau kerusakan pada jaringan tubuh akibat adanya penyakit atau cidera  [9].  Lesi  rongga  mulut  adalah  segala  bentuk  perubahan  atau  kelainan  yang  terjadi  di dalam rongga mulut. Kondisi bisa berupa luka, bintik-bintik, benjolan ataupun perubahan warna pada jaringan di dalam mulut.
Pertumbuhan sel pada rongga mulut dibagi menjadi tumor jinak rongga mulut ( benign ), lesi prakanker, dan kanker rongga mulut ( malignant ) [10] [11].

## 2.2   CNN
CNN adalah salah satu model deep learning karena kedalaman jaringan yang tinggi dan sangat  unggul  jika  diimplementasikan  pada  data citra .  CNN  didesain  dari  pengembangan Multilayer Perceptron (MLP) yang digunakan untuk mengelola data dua dimensi. CNN  memiliki  tiga  tipe  layer,  yaitu: convolutional  layer,  pooling  layer ,  dan fully connected  layer [8]. Convolutional  layer digunakan  untuk  filtering  terhadap citra yang  akan dikenali. Polling  layer digunakan  untuk  mengurangi  dimensi  dari feature  map untuk mempercepat  komputasi,  dan fully  connected  layer digunakan  untuk  menghubungkan  semua neuron  seperti multilayer  perceptron yang  digunakan  untuk  klasifikasi.  Struktur  CNN  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Struktur CNN [12]

## 2.3   ResNet50
Residual  Network ( ResNet )  adalah  arsitektur  CNN  yang  merupakan  jaringan  residual yang  memiliki  jaringan  yang  dalam.  Terdapat  beberapa  varian  pada  model ResNet, yaitu: ResNet 18, ResNet 34, ResNet 50, ResNet 101, dan ResNet 152. Karakteristik dari arsitektur ResNet adalah  mampu  menangani  masalah  hilangnya  gradien  dengan  lebih  baik.  Semakin  banyak jumlah layer, maka gradien tersebut akan menjadi sangat kecil atau menghilang [7]. Hilangnya gradien ini dapat menghambat kemampuan jaringan untuk belajar secara efektif [5].
ResNet 50  adalah  tipe ResNet yang  memiliki  50  layer  yang  terdiri  dari  48 convolution layer ,  1 maxpool  layer ,  dan  1 average  pool  layer [7].  Arsitektur ResNet 50  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 630-637 E- ISSN 2503-2933 633
Gambar 2. Arsitektur ResNet 50 [13]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini mengunakan dataset publik bernama Oral Image Dataset [14]. Dataset ini berupa citra lesi benign dan malignant pada rongga mulut berukuran 304x304 piksel sebanyak 2270 data yang terbagi dalam 2 (dua) kelas, yaitu 1155 data kelas benign dan 1115 data kelas malignant . Dataset ini  telah  mengalami  proses augmentasi ,  yaitu flipping , rotation ,  dan resizing .  Data  citra  yang  dikumpulkan  akan  terbagi  menjadi  80%  data training dan  20%  data testing . Contoh citra lesi benign dan malignant dapat dilihat pada Gambar 3 dan Gambar 4.
Gambar 3. Lesi Benign
634 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 630-637 E-ISSN 2503-2933

## Gambar 4. Lesi Malignant
Dataset  yang  akan  digunakan  akan  dilakukan  preprocessing  dengan  dilakukan  resize otomatis  oleh  sistem  menjadi  224x224  piksel  untuk  menjadi  input  ke  dalam  model ResNet 50. Model ResNet 50  yang  akan  dibangun  menggunakan  arsitektur ResNet 50  yang  terdiri  dari  48 convolution layer ,  1 maxpool layer ,  dan  1 average  pool layer. Terdapat  1 dense  layer dengan fungsi aktivasi softmax .
Model yang dirancang akan diimplementasikan ke dalam bahasa pemrograman python menggunakan Google Colab . Optimizer yang akan digunakan yaitu Adam dan SGD. Kemudian akan  dilakukan  uji  coba  terhadap  model  yang  telah  diimplementasikan  menggunakan  data testing yang telah disiapkan.
Proses pengujian akan menggunakan CNN dengan arsitektur ResNet 50 dan melakukan perbandingan  2  (dua) optimizer ,  yaitu  Adam  dan  SGD.  Pengujian  ini  menggunakan learning rate sebesar 0,0001 dengan batch size 16 dan epoch sebanyak 20.
Tabel 1. Hasil Akurasi Optimizer Akurasi Precision  Recall Adam 94% 94% 94% SGD 62% 77% 62%
Berdasarkan hasil akurasi, precision , dan recall untuk optimizer Adam dan SGD yang ditunjukkan pada Tabel 1 dapat dilihat bahwa optimizer Adam mempunyai tingkat akurasi yang lebih tinggi yaitu 94%, sedangkan hasil akurasi dari SGD optimizer sebesar 62%.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 630-637 E- ISSN 2503-2933 635
Gambar 5. Confusion Matrix Optimizer Adam
Gambar 6. Confusion Matrix Optimizer SGD
636 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 630-637 E-ISSN 2503-2933
Berdasarkan  hasil  dari confusion  matrix pada  Gambar  5  dan  Gambar  6,  dapat  dilihat bahwa pada Optimizer Adam kesalahan dalam mengenali kelas benign dan malignant sebanyak 14  data,  sedangkan  pada Optimizer SGD  kesalahan  dalam  mengenali  kelas benign 170  data lebih banyak dibandingkan kelas malignant 2 data.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  arsitektur ResNet 50  mampu melakukan  klasifikasi  citra  lesi benign dan malignant pada  rongga  mulut  dengan  baik. Pengujian  dengan  menggunakan optimizer Adam  menghasilkan  hasil  yang  terbaik  dengan akurasi 94%, dibandingkan optimizer SGD dengan akurasi 62%.

## 5. SARAN
Melakukan perbandingan dengan arsitektur lainnya seperti arsitektur AlexNet , VGG , dan juga variasi dari jenis optimizer yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] “Tumor Rongga Mulut - Penyebab, Gejala, Pengobatan - KlikDokter.” Accessed: Nov. 24,  2023.  [Online].  Available:  https://www.klikdokter.com/penyakit/masalah-gigi-dan- mulut/tumor-rongga-mulut
[2] “Inilah  Berbagai  Penyebab  Kanker  Mulut  -  Alodokter.” Accessed:  Dec.  02,  2023. [Online]. Available: https://www.alodokter.com/inilah-berbagai-penyebab-kanker-mulut
[3] “Mengenal Kanker Rongga Mulut - EMC Healthcare - SAME.” Accessed: Dec. 02, 2023. [Online]. Available: https://www.emc.id/id/care-plus/mengenal-kanker-rongga-mulut
[4] I. P. A. E. D. Udayana and I. K. D. G. Supartha, “Implementasi Kombinasi Metode Mean Denoising dan Convolutional Neural Network pada Facial Landmark Detection,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , Vol. 10, No. 1, p. 1, 2021, doi: 10.23887/janapati.v10i1.29779.
[5] B.  Falakhi,  E.  F.  Achmal,  M.  Rizaldi,  R.  R.  R.  Athallah,  and  N.  Yudistira, “Perbandingan  Model  AlexNet  dan  ResNet  Dalam  Klasifikasi  Citra  Bunga Memanfaatkan Transfer Learning,” J. Ilmu Komput. dan Agri-Informatika , Vol. 9, No. 1, pp. 70–78, 2022, doi: 10.29244/jika.9.1.70-78.
[6] D.  M.  Wonohadidjojo,  “Perbandingan Convolutional  Neural  Network pada  Transfer Learning  Method  untuk  Mengklasifikasikan  Sel  Darah  Putih,” Ultim.    J.  Tek.  Inform. , Vol. 13, No. 1, pp. 51–57, 2021, doi: 10.31937/ti.v13i1.2040.
[7] B.  Anthony  and  Y.  Yohannes, “Verifikasi  Kinship  Dengan  Arsitektur  ResNet50,”  MDP Student Conf. , Vol. 2, No. 1, pp. 265–273, 2023, doi: 10.35957/mdp-sc.v2i1.4320.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 630-637 E- ISSN 2503-2933 637
Tinaliah , et., al [ Klasifikasi Lesi Benign dan Malignant pada Rongga Mulut Menggunakan Arsitektur ResNet50 ] Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[8] T. Tinaliah, “Penerapan Convolutional Neural Network Untuk Klasifikasi Citra Ekspresi Wajah Manusia pada MMA Facial Expression Dataset,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , Vol. 8, No. 4, pp. 2051–2059, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1437.
[9] “Lesi  Adalah  Kerusakan  Jaringan  Kulit,  Ketahui  Penyebab  dan  Jenis-Jenisnya  -  Hot Liputan6.com.”
Accessed: Dec. 01, 2023. [Online]. Available: https://www.liputan6.com/hot/read/5465387/lesi-adalah-kerusakan-jaringan-kulit- ketahui-penyebab-dan-jenis-jenisnya
[10] “Benign  and  Malignant  Tumours  of  Oral  Cavity.” Accessed:  Dec.  01,  2023.  [Online]. Available: https://skydental.co.in/oralhealth/ benign -and- malignant -tumours-of-oral- cavity/
[11]  M. B. Permasutha, “Tinjauan atas Kanker Rongga Mulut,” Cermin Dunia Kedokt. , vol. 48, no. 3, p. 133, 2021, doi: 10.55175/cdk.v48i3.1327.
[12] “A  Guide  to  Convolutional  Neural  Networks  —  the  ELI5  way  |  Saturn  Cloud  Blog.” Accessed: Dec. 01, 2023. [Online]. Available: https://saturncloud.io/blog/a- comprehensive-guide-to-convolutional-neural-networks-the-eli5-way/
[13]  P. Penelitian Teh dan Kina et al. , “Jurnal Sains Teh dan Kina Klasifikasi Citra Klon Teh Seri  GMB  Menggunakan  Convolu-tional  Neural  Network  (CNN)  Dengan  Arsitektur Resnet,  VGG-net,  dan  AlexNet  Classification  of  Gmb  Series  Tea  Clone  Image  Using Convolutional Neural Network (CNN) with Resnet,” 2022.
[14]  C. H S, G. K. A, M. S, D. M S, and N. B R, “Oral Images Dataset,” Vol. 2, 2021, doi: 10.17632/MHJYRN35P4.2.