Rekayasa , 2021; 14(2): 222-229 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)

## Kinerja Pendekatan Convolutional Neural Network dan Dense Network dalam Klasifikasi Citra Malaria
Achmad Dafid 1* , Ponco Siwindarto 1 , Bambang Siswojo 1
1 Prodi Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Brawijaya Jl. MT. Haryono No.167 Ketawanggede Lowokwaru Kota Malang 65145 Jawa Timur
* achdafid@student.ub.ac.id DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i2.10735

## ABSTRACT
Indonesia is an archipelago, which three of its five main island consists mainly, or dense tropical rainforest. This rainforest is main breeding ground for malaria disease that mostly affect regions near said forest. In an effort to treat malaria disease, a diagnostic process is performed to correctly identify the disease. Several image pattern recognition technique been developed and have potential to be utilized as malaria diagnostic tool. In this research, a method is described on designing neural network to detect a blood cell parasitized by malaria. The method consists of utilizing a dense network, and a convolutional neural network, to be trained using publicly available training dataset. Both models’ performance is then compared and analyzed. Before the data is used, a process of padding is performed to resize the input image into 200 x 200 pixels. The resized input data is then used to train both models. From the training and testing, it is found that the dense network achiever 64.78% accuracy. On the other hand, model based on convolutional neural network achiever 94.32%. From analysis, it is found that the size of the model being used is not big enough to achieve better performance. Hence, it is suggested for future research to increase the model size in terms of network width and depth.
Keywords : convolutional neural network, dense layer, deep learning, classification, malaria cell

## PENDAHULUAN
Indonesia  merupakan  negara  kepulauan, dengan  lima  pulau  utama,  yaitu  Jawa,  Sumatera, Kalimantan, Sulawesi, dan Papua. Selain pulau Jawa, sebagian  besar  daerah  pulau-pulau  utama  ini, masih  berupa  hutan  rimba,  terutama  pada  pulau Kalimantan,  Sulawesi,  dan  Papua.  Luasanya  areal hutan  ini  menjadi  area  rawan  penularan  penyakit Malaria,  yang  ditularkan  oleh  nyamuk  Anophles betina. Penularan ini terutama terjadi pada kawasan timur Indonesia (Primadi, 2017).
Dalam  proses  pengobatan  terhadap  penyakit malaria,  salah  satu  tahapan  utamanya  adalah diagnosis  terhadap  pasien.  Standar  emas  dalam diagnosis  malaria  adalah  dengan  melakukan pemeriksaan mikroskopis terhadap citra thick smear atau  thin  smear  sampel  darah  pasien,  untuk kemudian diperiksa oleh tenaga medis berkualifikasi  (Centers  for  Disease  Control  and Prevention,  2020).  Apabila  parasit  plasmodium terdeteksi dalam darah, maka sampel diklasifikasikan  sebagai  terinfeksi,  dan  pasien
diklasifikasikan sebagai pengidap malaria dan harus menjalani perawatan lebih lanjut.
Permasalahan utama dari metode diagnostik ini adalah  pemeriksaan  terhadap  sampel  mikroskopis sering  tidak  dapat  dilakukan  secara  langsung, karena  masalah  keterbatasan  dan  ketersediaan tenaga  medis  berkualifikasi  untuk  melakukan pemeriksaan visual terhadap citra thick smear atau thin  smear  sampel  darah.  Karena  itu,  diperlukan suatu solusi untuk permasalahan ini, dimana salah satunya  adalah  melakukan  pemeriksaan  ada tidaknya parasite plasmodium dalam sampel darah secara  otomatis,  dengan  menggunakan  bantuan teknologi. Secara khusus teknologi untuk klasifikasi citra dapat digunakan untuk inspeksi sampel darah secara otomatis.
Beberapa
penelitian
sebelumnya telah membahas mengenai klasifikasi citra sampel darah untuk  diagnosis  malaria  secara  cepat,  diantaranya dengan pendekatan berbasis machine learning oleh

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
Article History: Received: May, 19 th 2021;  Accepted: July, 2 nd 2021 Rekayasa ISSN: 2502-5325 has been Accredited by Ristekdikti (Arjuna) Decree: No. 23/E/KPT/2019 August 8th, 2019 effective until 2023
Cite this as:
Dafid,  A,  Siwindarto,  P  &  Siswojo,  B.  (2021).  Kinerja Pendekatan Convolutional Neural Network dan Dense Network dalam Klasifikasi Citra Malaria. Rekayasa 14 (2). 222-229. doi: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i2.10735.
© 2021 Achmad Dafid
(Poostchi, Silamut, Maude, Jaeger, & Thoma, 2018) dan  (Bias,  Reni,  &  Kale,  2018),  dan  pendekatan berbasis  neural  network  oleh  (Pattanaik,  Mittal, Khan,  &  Panda,  2020),  dan  (Rajendran, Balasubramanian,  &  Rajinikanth,  2020).  Dari beberapa  penelitian  tersebut,  hasil  terbaik  dari penelitian  tersebut  mampu  mencapai  tingkat akurasi  98.07%.  Namun,  perlu  ada  penelitian lanjutan untuk mencapai tingkat akurasi yang lebih baik  dibandingkan  hasil  yang  telah  dicapai penelitian sebelumnya. Salah satu solusi yang lebih potensial  adalah  dengan  menggunakan  model ResNet  (He,  Zhang,  Ren,  &  Sun,  2016)  yang  pada dataset  citra  CIFAR-10  mampu  mencapai  tingkat akurasi hingga 99.37%.
ResNet  sendiri  memiliki  konsep  yang memanfaatkan skip connection antara lapisan dalam neural  network.  Dan  pada  lapisan-lapisan  dalam model  ini,  digunakan  model  komputasi  berbasis convolutional  neural  network  yang  diusulkan  oleh (LeCun,  Bottou,  Bengio,  &  Haffner,  1998),  dan perceptron  dalam  bentuk  dense  network  yang pertama  kali  diusulkan  oleh  (Rosenblatt,  1958). Sebagai  salah  satu  metode  tambahan  yang diharapkan dapat meningkatkan kinerja dari model yang akan dibuat, dapat dilakukan augmentasi data seperti ditunjukkan oleh (Shorten & Khoshgoftaar, 2019)  terhadap  dataset  pelatihan  oleh  (Jaeger, 2019) yang akan digunakan.
Atas  dasar  tersebut,  maka  penelitian  ini  akan membuat  model  berbasis  convolutional  neural network dan dense network untuk deteksi malaria. Diharapkan penelitian ini akan menghasilkan sistem deteksi  yang  lebih  baik  tingkat  akurasinya dibandingkan  penelitian  sebelumnya,  dan  dapat menjadi  referensi  untuk  pengembangan  metode diagnosis penyakit malaria selanjutnya.

## METODE PENELITIAN Jenis dan Cara Perolehan Data
Dua jenis data kuantitatif akan digunakan dalam penelitian  ini.  Data  pertama  adalah  data  yang berasal  dari  dataset  sel  malaria  yang  berasal  dari (Jaeger, 2019). Dataset ini akan digunakan sebagai data  masukan  dalam  proses  pembelajaran,  serta digunakan dalam saat melakukan validasi terhadap model  neural  network  yang  telah  dibuat.  Data kedua adalah data mengenai model neural network yang  akan  dibuah  yaitu  sebuah  model  dense network,  dan  sebuah  model  convolutional  neural network. Parameter akan berubah mengikuti proses
pembelajaran, namun hyperparameter dari masing- masing model akan ditetapkan pada tahapan ini.

## Tahapan Penelitian
Prosedur  untuk  menjawab  permasalahan  yang ada,  ditunjukkan  pada  diagram  alir  Gambar  1. Prosedur dimulai dengan melakukan preprocessing terhadap data, untuk kemudian digunakan sebagai bahan  pelatihan  terhadap  model  neural  network yang  dibuat.  Tahapan-tahapan  dalam  kegiatan penelitian ini dijabarkan sebagai berikut:
1. Preprocessing Data
Tahapan preprocessing data pada penelitian ini, dikhususkan  untuk  melakukan  pengolahan  awal yang  akan  mendukung  kinerja  pelatihan,  dan kinerja  model  neural  network  secara  keseluruhan, yaitu dengan menggunakan teknik-teknik Augmentasi  Data.  Transformasi,  distorsi,  dan beberapa  teknik  augmentasi  data  yang  telah terbukti dapat meningkatkan kinerja neural network secara keseluruhan, akan digunakan pada tahap ini. 2. Pembuatan model dense network Pada  tahapan  ini,  dibuat  sebuah  model komputasional dense network, dengan menggunakan  kit  perangkat  lunak  yang  telah dipilih. Pada penjelasan tahapan ini akan dijelaskan lebih  lanjut  mengenai  arsitektur  dan  model komputasi yang digunakan.
3. Pembuatan model convolutional neural network Pada  tahapan  ini,  dibuat  sebuah  model komputasional  convolutional  neural  network, dengan  menggunakan  kit  perangkat  lunak  yang telah  dipilih.  Pada  penjelasan  tahapan  ini  akan dijelaskan  lebih  lanjut  mengenai  arsitektur  dan model komputasi yang digunakan.
4. Pelatihan terhadap kedua model Pada tahapan ini, dilakukan pelatihan terhadap kedua  model  neural  network  yang  telah  dibuat, dengan menggunakan data sel malaria yang telah disiapkan dan dilakukan preprocessing. Pelatihan ini bertujuan  untuk  melatih  parameter  dari  kedua model  dengan  harapan  untuk  dapat  dapat melakukan deteksi yang efektif.
5. Evaluasi kinerja kedua model Pada  tahapan  ini,  dilakukan  evaluasi  terhadap model dengan cara memberikan data yang belum pernah  dilihat  sebelumnya  oleh  model,  dan membandingkannya  dengan  label  data  yang sebenarnya.  Diharapkan  tidak  terdapat  perbedaan yang  signifikan  antara  akurasi  saat  pelatihan  dan pengujian.
6. Perbandingan dan analisis kinerja kedua model Pada tahapan akhir, dilakukan analisis terhadap kinerja  kedua  model  neural  network  yang  telah dibuat.
Gambar 1. Diagram Alir Augmentasi Data Sel
Malaria

## Pembuatan Model Dense Network
Pada
tahapan kedua, akan dilakukan penyusunan  untuk  model  dense  network,  dengan menggunakan  perangkat  lunak.  Rancang  bangun dari model untuk dense network yang akan dibuat ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Rancang  bangun  ini terdiri dari simpul masukan data, lapisan flattening yang  mengubah  bentuk  data  matriks  menjadi bentuk  vektor,  beberapa  buah  lapisan  neural network yang menggunakan basis perceptron dalam bentuk  dense  layer,  dan  diakhiri  dengan  sebuah lapisan  logits  yang  merupakan  sebuah  fungsi maksima untuk menentukan kelas dari citra sel yang dideteksi, apakah termasuk kelas sel yang terinfeksi, atau kelas sel yang tidak terinfeksi.
Pada  titik  masukan  data,  masalah  yang  akan timbul  adalah  dari  bentuk  data  masukan  citra  sel darah malaria, yang memiliki ukuran yang berbeda- beda.  Telah  ada  cara  untuk  mengatasi permasalahan  ini  antara  lain  dengan  tidak menspesifikasikan  batasan  pada  ukuran  data  citra masukan. Seluruh citra yang akan digunakan dalam proses  pembelajaran  akan  dimasukkan  kedalam model ini melalui titik masukan data ini.
Pada lapisan pertama setelah titik masukan data, ditempatkan  sebuah  flattening  layer.  Lapisan  ini tidak  memiliki  parameter  apa-apa,  dan  fungsi utama dari lapisan ini hanyalah merubah data dari bentuk  matriks  2  dimensi  menjadi  data  vektor  1
dimensi untuk keperluan pemrograman menggunakan  software  library  yang  diperlukan. Persamaan  pada  lapisan  ini  menggunakan persamaan sebagaimana Persamaan 1. Tergantung pada  bentuk  data  masukan,  lapisan  ini  akan menghasilkan  ukuran  luaran  yang  sama,  dengan menambahkan  padding  data  0  pada  setiap masukan yang memiliki ukuran kurang dari ukuran data maksimum yang telah ditetapkan.
𝑦 𝑖+(𝑛∗𝑗) = 𝑥 𝑖,𝑗
Dimana: y : unsur luaran flattening layer x : unsur masukan flattening layer n : jumlah baris dari masukan i : indeks baris masukan j : indeks kolom luaran
Gambar 2. Rancang Bangun Model Dense Layer Kemudian, pada tiap-tiap lapisan dense network yang  berbasis  perceptron,  akan  digunakan  rumus perhitungan  yang  mengikuti  konsep  perceptron. Pada  lapisan  ini,  tiap-tiap  nilai  dari  masukan terhubung  secara  penuh  dengan  semua  luaran. Persamaan  matematis  yang  akan  digunakan  pada model komputasi pada lapisan dense layer ini akan melibatkan  parameter  bobot  pada  tiap  hubungan antar  neuron  masukan  dengan  neuron  luaran, penambahan  nilai  bias,  dan  diakhiri  dengan memasukkan nilai luaran kedalam sebuah activation function.  Persamaan  matematisnya  mengikuti Persamaan 2.
𝑦 𝑖 = 𝑓 𝑎 (𝑤 1,𝑗 . 𝑥 1 + 𝑤 2,𝑗 . 𝑥 2 + ⋯ + 𝑤 𝑛,𝑖 𝑥 𝑛 + 𝑏 𝑖 )
Dimana:
y
: unsur luaran dense network x
: unsur masukan dense network
f a : fungsi aktivasi b : bias w : bobot i : indeks luaran n
: indeks masukan ke-n Sebagai  luaran  untuk  memenuhi  fungsi klasifikasinya,  digunakan  logits  layer  yang menghasilkan  sebuah  nilai  probabilitas  bahwa suatu citra sel darah termasuk dalam suatu kategori. Untuk  mendapatkan nilai  probabilitas dari sebuah citra termasuk kedalam suatu kategori tertentu (sel terinfeksi,  atau  sel  tidak  terinfeksi  malaria) digunakan  fungsi  softmax.  Fungsi  softmax  ini ditunjukkan pada Persamaan 3.
𝜎(𝑧⃗) 𝑖 = 𝑒 𝑧𝑖 ∑ 𝑒 𝑧𝑗 𝐾 𝑗=1 Dimana: 𝑧⃗ : Vektor masukan yang terdiri dari (Z 0 , Z 1 ,…,Z k ) Z i : Nilai ke i dari vektor masukan 𝑒 𝑧𝑖 :  fungsi  eksponensial  standar  dengan pangkat z i ∑ 𝑒 𝑧𝑗 𝐾 𝑗=1 : Nilai untuk melakukan normalisasi K : jumlah kelas dalam klasifikasi

## Pembuatan  Model  Convolutional  Neural

## Network
Pada
tahapan ketiga,
akan
dilakukan penyusunan arsitektur untuk model yang berbasis convolutional neural
network, dengan menggunakan  perangkat  lunak.  Model  ini  terdiri dari dua buah convolutional layer, dua buah pooling layer (2x2), dan sebuah dense layer. Titik masukan data pada model ini telah membentuk matriks yang dibutuhkan. Namun karena masukan yang berbeda, maka  dilakukan  suatu  padding  terhadap  data masukan, yaitu dengan menambahkan data 0 pada setiap unsur yang lebih kecil dari batas maksimum ukuran citra masukan. Dengan melakukan padding terhadap data masukan ini, tidak diperlukan proses pengubahan  ukuran  masukan  data  citra  agar menjadi satu ukuran tertentu.
Kemudian, dari titik masukan, data akan melalui Persamaan  komputasional  untuk  setiap  lapisan convolutional  dijabarkan  sebagaimana  Persamaan 4.  Lapisan  convolutional  pertama,  digunakan sebagai  masukan  untuk  lapisan  convolutional kedua,  memiliki  32  buah  kernel.  Kernel  yang
digunakan  berukuran  3x3,  dan  menggunakan padding ‘same’.
𝑦 𝑖,𝑗,𝑛 𝑚 = 𝑥 𝑖,𝑗 𝑚 . 𝐾 𝑖,𝑗,𝑛 + 𝑥 𝑖+1,𝑗 𝑚 . 𝐾 𝑖+1,𝑗,𝑛 + 𝑥 𝑖+2,𝑗 𝑚 . 𝐾 𝑖+2,𝑗,𝑛 + 𝑥 𝑖,𝑗+1 𝑚 . 𝐾 𝑖,𝑗+1,𝑛 + ⋯ + 𝑥 𝑖+2,𝑗+2 𝑚 . 𝐾 𝑖+2,𝑗+2,𝑛 + 𝑏 𝑖,𝑗 Dimana: y : unsur luaran konvolusi x : unsur masukan konvolusi K : kernel konvolusi b : bias m : indeks citra n : indeks feature maps pada luaran konvolusi i : indeks baris matriks citra
j : indeks kolom matriks citra
Gambar 3. Rancang Bangun Model Convolutional

## Neural Network
Pada  lapisan  konvolusi,  persamaan  tersebut digunakan  untuk  input  dengan  menggunakan masing-masing  kernel,  sehingga  tiap-tiap  kernel akan  menghasilkan  sebuah  feature  maps.  Feature maps  ini  kemudian  dimasukkan  kedalam  sebuah lapisan  pooling.  Persamaan  komputasional  untuk
lapisan pooling ini ditunjukkan pada Persamaan 5. Lapisan  ini  akan  mengekstrak  ciri  yang  telah didapatkan  oleh  masing-masing  filter,  sekaligus memperkecil  ukuran  dari  feature  maps  sebagai masukan kedalam convolutional layer berikutnya. 𝑦 𝑖,𝑗,𝑛 𝑚 = max⁡(𝑥 2𝑖−1,2𝑗−1,𝑛 𝑚 ⁡, 𝑥 2𝑖,2𝑗−1,𝑛 𝑚 , 𝑥 2𝑖−1,2𝑗,𝑛 𝑚 ⁡, 𝑥
2𝑖,2𝑗,𝑛 𝑚 )
Dimana:
y : unsur luaran pooling x : unsur masukan pooling
b
: bias m : indeks citra
n
: indeks feature maps pada luaran konvolusi
i
: indeks baris matriks citra
j : indeks kolom matriks citra

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Eksplorasi awal terhadap data, dilakukan untuk mengetahui  permasalahan  dan  kekurangan  yang ada  pada  data.  Dengan  menggunakan  bantuan aplikasi  know  your  data,  dilakukan  eksplorasi terhadap data yang akan digunakan. Pertama-tama, dilakukan  inspeksi  terhadap  jumlah  data  yang tersedia, untuk masing-masing kelas data. Data dari masing-masing kelas ditunjukkan pada Table 1.
Tabel 1.  Jumlah Data Tiap Label Label Jumlah Parasitized 13.779 Uninfected 13.779 Kemudian, dilakukan inspeksi lanjutan terhadap citra sel ini, untuk melihat rentang ukuran citra ada pada data citra sel yang terinfeksi ini. Hasil inspeksi ukuran citra ditunjukkan pada Tabel 2.
Gambar 4. Tampilan Sejumlah Data Citra Sel Terinfeksi Parasit Malaria Karena perbedaan ukuran tersebut, maka perlu dilakukan  suatu  transformasi  terhadap  data tersebut,  untuk  memastkan  bahwa  data  citra masukan yang akan digunakan memiliki konsistensi pada  ukuran.  Kemudian,  inspeksi  selanjutnya
dilakukan  terhadap  citra  sel  yang  tidak  terinfeksi parasit  malaria.  Hasil  inspeksi  ditunjukkan  pada Gambar 5.
Tabel 2. Ukuran Citra Sel Terinfeksi Ukuran Minimum Maksimum Tinggi 40 385 Lebar 46 394
Gambar 5. Tampilan Sejumlah Data Citra Sel Tidak Terinfeksi Parasit Malaria Pada  hasil  inspeksi  tersebut,  ditemukan  bahwa data  citra  sel  yang  tidak  terinfeksi  parasit  tidak memiliki  ukuran  yang  seragam,  diduga  akibat pengolahan  awal  yang  dilakukan  oleh  penyedia data, yang menghasilkan citra yang tersegmentasi. Selanjutnya  dilakukan  inspeksi  lanjutan  terhadap citra sel ini, untuk melihat rentang ukuran citra ada pada  data  citra  sel  yang  tidak  terinfeksi  ini.  Hasil inspeksi ukuran citra ditunjukkan pada Tabel 3. Dari seluruh  hasil  inspeksi  tersebut,  ditemukan perbedaan  ukuran,  sehingga  tindakan  selanjutnya yang perlu dilakukan adalah melakukan penyamaan ukuran terhadap seluruh data.
Tabel 3. Ukuran Citra Sel Tidak Terinfeksi Dimensi Minimum Maksimum Tinggi 49 235 Lebar 49 247
Pelatihan dan Pengujian Model Dense Network Pada  tahapan  pertama  pelatihan  ini,  akan dilakukan pelatihan terhadap model dense network. Pelatihan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan parameter pelatihan sebagaimana telah ditetapkan pada subbab sebelumnya. Pelatihan menggunakan pendekatan  coba-coba  ini  menyasar  20  epochs pelatihan,  dengan  menggunakan  sebuah  fungsi early  stopping  sebagai  fungsi  callback  yang  akan menyimpan konfigurasi terbaik, sekaligus menghentikan  pelatihan  apabila  tidak  didapatkan
peningkatan  kinerja  setelah  pelatihan  sebanyak beberapa epoch yang telah ditentukan.
Pada pelatihan ini, pelatihan berhasil dilakukan sebanyak  11  epochs,  yang  mana  pengaturan  ini berada  dibawah  pengaturan  awal  pelatihan sebanyak 20 epochs. Ditarik kesimpulan bahwa telah terjadi early stopping.  Pelatihan tidak menghasilkan peningkatan  kinerja.  Nilai  loss  validasi  cenderung stagnan  walaupun  terhadi  perbaikan  nilai  loss pelatihan.  Terdapat  indikasi  bahwa  model  tidak memiliki kapasitas yang cukup untuk menyelesaikan  permasalahan  ini.  Kemajuan pelatihan  pada  sisi  loss  dan  akurasi  ditunjukkan pada Gambar 6 dan Gambar 7.
Gambar 6. Perkembangan Nilai Loss Berbanding

## Epochs Pelatihan
Gambar 7. Perkembangan Nilai Akurasi Berbanding Epochs Pelatihan Kemudian,  langkah  terakhir  pada  tahapan  ini, adalah  melakukan  pengujian  menggunakan  data tes. Data tes tidak digunakan sama sekali pada saat pelatihan dan validasi, sehingga diharapkan dapat lebih menunjukkan tingkat akurasi dari model ini. Tabel 4. Hasil Pengujian Model Dense Network
No Model Loss Akurasi
1 Dense Network 0.6213 64.78%

## Pelatihan  dan  Pengujian  Model  Convolutional Neural Network
Pada  tahapan  ini,  model  dilatih  dengan menggunakan parameter yang sama dengan yang telah  diterapkan  pada  pelatihan  sebelumnya. Pelatihan ini dilakukan dengan menyasar sebanyak 20  epochs,  yang  dilakukan  dengan  menggunakan fungsi penyimpanan model terbaik, dan fungsi early stop untuk menghentikan  pelatihan apabila sudah tidak  terjadi  peningkatan  kinerja  lebih  lanjut.  Dari pelatihan  yang  dilakukan,  pelatihan  dilakukan sebanyak 13 epochs. Dari pengaturan awal dimana disasar pelatihan sebanyak 20 epochs, maka dapat disimpulkan  telah  terjadi  early  stopping  karena model  tidak  lagi  mengalami  peningkatan  kinerja walaupun pelatihan terus berlanjut.
Gambar 8 Perkembangan Nilai Loss Terhadap Pelatihan
Gambar 9.  Perkembangan Nilai Akurasi Terhadap Pelatihan
Dari  hasil  pelatihan,  ditarik  kesimpulan  bahwa kinerja  hasil  pelatihan  terjadi  pada  epoch  ke  8,
dengna  nilai  loss  validasi  sebesar  0.1669,  dengan akurasi  validasi  sebesar  94.7%.  Nilai  ini  sejalan dengan nilai loss pelatihan pada 0.1589 dengan nilai akurasi  pelatihan  sebesar  94.64%.  Walau  nilai akurasi validasi ini masih lebih rendah dibandingkan akurasi  pada  tahapan  berikutnya,  nilai  loss  ini memiliki  nilai  kecil  dan  diharapkan  memiliki konsistensi  kinerja  lebih  tinggi  dibandingkan konfigurasi  setelahnya.  Gambar  8  dan  Gambar  9 menunjukkan  perkembangan  hasil  pelatihan terhadap  nilai  akurasi  dan  loss  pelatihan  dan validasi.
Kemudian,  langkah  terakhir  pada  tahapan  ini, adalah  melakukan  pengujian  menggunakan  data tes. Data tes tidak digunakan sama sekali pada saat pelatihan dan validasi, sehingga diharapkan dapat lebih  menunjukkan  tingkat  akurasi  dari  model  ini. Data  tes  ini  merupakan  data  tes  yang  juga digunakan  saat  melakukan  pengujian  terhadap model  dense  network.  Hasil  uji  terhadap  model ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel  5.  Hasil  Pengujian  Model  Convolutional Neural Network
No Model Loss Akurasi 1 Convolutional Neural Network 0.5018 94.32%

## Evaluasi dan Perbandingan Kinerja
Pada  tahapan  ini,  akan  dilakukan  evaluasi, perbandingan,  dan  analisis  terhadap  kinerja  dari masing-masing  model  yang  telah  dihasilkan. Pertama-tama,  evaluasi  kinerja  akan  dilakukan dengan  melihat  kemampuan  prediksi  masing- masing  model  terhadap  permasalahan  yang  telah disajikan. Kinerja pada saat validasi dan pengujian untuk  masing-masing  model  ditampilkan  pada Tabel  6.  Dari  data  tersebut,  dapat  dibandingkan bahwa model berbasis convolutional neural network memiliki  nilai  loss  yang  lebih  rendah  dan  nilai akurasi  yang  lebih  tinggi,  baik  pada  saat  validasi pelatihan, maupun pada saat pengujian. Tabel 6 Hasil Pelatihan dan Pengujian Model

## KESIMPULAN
Penelitian ini telah selesai dan beberapa temuan dihasilkan.  Dua  buah  model  neural  network memiliki  kinerja  yang  berbeda  dalam  melakukan
prediksi  terhadap  citra  sel  yang  terinfeksi  malaria. Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Model convolutional neural network dan dense network  untuk  pengenalan  citra  sel  malaria telah  berhasil  dikembangkan  dengan  bantuan software library tensorflow.
2. Model  dense  network  memiliki  akurasi  deteksi sel  terinfeksi  malaria  sebesar  67.89%, sementara model berbasis convolutional neural network  memiliki  akurasi  deteksi  sel  terinfeksi malaria sebesar 94.7%.
3. Disimpulkan bahwa model berbasis
convolutional  neural  network  memiliki  kinerja lebih  baik  pada  penelitian  ini,  dibandingkan model berbasis dense network.
Saran dalam penelitian ini berupa kedua model masih  berada  dibawah  tingkat  akurasi  yang dihasilkan oleh model CIFAR-10, yang mana hal ini mungkin disebabkan dari kurangnya kapasitas dari kedua  model  neural  network.  Pada  penelitian selanjutnya dapat digunakan model dengan ukuran yang lebih besar (lebih lebar dan lebih dalam) untuk meningkatkan  potensi  peningkatan  kinerja  dari model.  Hal  lain  yang  dapat  dilakukan  adalah dengan melakukan kompresi terhadap ukuran citra sampel.  Selain  itu,  dapat  dicoba  penggunaan transfer learning menggunakan basis model state- of-the-art dari percobaan-percobaan terdahulu.

## DAFTAR PUSTAKA
Bias, S., Reni, S., & Kale, I. (2018). Mobile Hardware Based  Implementation  of  a  Novel,  Efficient, Fuzzy Bias, S., Reni, S., & Kale, I. (2018). Mobile Hardware  Based  Implementation  of  a  Novel, Efficient,  Fuzzy  Logic  Inspired  Edge  Detection Technique  for  Analysis  of  Malaria  Infected Microscopic  Thin  Blood  Images  .  The  8th International Conference on Current and Future Trends  of  Information  and  Communication Technologies in Healthcare (ICTH 2018) (pp. 374- 381). Elsevier.
Bottou, L. (2018). Online Algorithms and Stochastic Approximations. Red Bank: AT&T Labs-Research.
Centers for Disease Control and Prevention. (2020, February  19).  Malaria  Diagnosis  -  Microscopy. Retrieved from Centers for Disease Control and Prevention: https://www.cdc.gov/malaria/diagnosis_treatme nt/diagnostic_tools.html
He,  K.,  Zhang,  X.,  Ren,  S.,  &  Sun,  J.  (2016).  Deep Residual  Learning  for  Image  Recognition. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision  and  Pattern  Recognition  (pp.  770-778). IEEE.
Jaeger,  S.  (2019,  May  28).  National  Library  of
Medicine. Retrieved from LHNCBC: lhncbc.nlm.nih.gov/LHC- publications/pubs/Malaria-Datasets.html
LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998).
Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Proceedings of the IEEE (pp. 1-46). IEEE.
Pattanaik, P., Mittal, M., Khan, M., & Panda, S. (2020, July  7).  Malaria  detection  using  deep  residual networks  with  mobile  microscopy.  Journal  of King Saud University, pp. 1-6.
Poostchi,  M.,  Silamut,  K.,  Maude,  R.,  Jaeger,  S.,  & Thoma,  G.  (2018,  April).  Image  analysis  and machine  learning  for  detecting  malaria. Translational Research, pp. 36-55.
Primadi, O. (2017, April 3). Kenali Malaria Sebelum Lakukan  Perjalanan  ke  Kawasan  Timur Indonesia.  Retrieved  from  Sehat  Negeriku:
https://sehatnegeriku.kemkes.go.id/baca/rilis- media/20170331/2720325/kenali-malaria- lakukan-perjalanan-kawasan-timur-indonesia/
Rajendran, S., Balasubramanian, D., & Rajinikanth, V.
(2020).  Automated  detection  of  plasmodium species  using  Machine-Learning  technique. Diagnostics and Molecular Technology, pp. 192- 193.
Rosenblatt, F. (1958). The Perceptron: A Probabilistic Model for Information Storage and Organization in the Brain. Psychological Review, 386-408.
Sharma, A., Vans, E., Shigemizu, D., Boroevich, K., & Tsunoda, T. (2019). DeepInsight: A methodology to transform a non-image data to an image for convolutional  neural  network  architecture. Scientific Reports.
Shorten, C., & Khoshgoftaar, T. (2019). A survey on Image  Data  Augmentation  for  Deep  Learning. Journal of Big Data.
Zou, W., Wang, X., Sun, M., & Lin, Y. (2013). Generic Object Detection with Dense Neural Patterns and Regionlets. NEC Laboroties America.