## PENERAPAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) UNTUK DIAGNOSA TUMOR OTAK
Azhar, Bambang Siswoyo, Denni Pratama, Khaerul Anam, Heliyanti Susana Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON
Jl.Perjuangan No.10B Majasem Kec.Kesambi Kota Cirebon azharseit8@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengimplementasikan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dalam klasifikasi  tumor  otak  dari  citra  medis,  membedakan  empat  kelas  utama:  Glioma,  Meningioma,  Pituitary,  dan NonTumor.  Masalah  utama  yang  diatasi  adalah  kebutuhan  akan  diagnosis  yang  cepat  dan  akurat  dalam penanganan kanker otak, yang seringkali terhambat oleh keterbatasan metode tradisional. Dengan mengumpulkan dataset yang komprehensif, dilakukan pemrosesan dan augmentasi data sebelum melatih model CNN, penelitian ini berhasil mencapai akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasikan tumor otak. Hasilnya menunjukkan bahwa pendekatan ini memiliki potensi untuk meningkatkan diagnosis dan penanganan kanker otak dengan lebih efisien dan akurat, berkontribusi pada kemajuan dalam bidang medis dan teknologi.
Kata  kunci  :  Convolutional  Neural  Network  (CNN),  Diagnosa  Tumor,  Otak,  Penerapan,  Algoritma

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  dunia  medis,  khususnya  pada  diagnosis penyakit  otak,  seperti  Glioma,  Pituitary,  dan Meningioma,  interpretasi  citra  medis  oleh  manusia sering  kali  terbatas  oleh  subjektivitas  dan  ketidak pastian.  Tantangan  utama  muncul  dari  kemiripan visual antara jenis tumor otak tersebut. Oleh karena itu, diperlukan  solusi  yang  lebih  objektif  dan  konsisten dalam  pengenalan  dan  klasifikasi  penyakit  otak melalui citra medis[6].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan model klasifikasi tumor otak menggunakan teknologi kecerdasan  buatan,  khususnya Convolutional  Neural Network (CNN). Tujuan utamanya adalah menciptakan  model deep  learning yang  dapat membedakan  jenis-jenis  tumor  otak,  termasuk  non- tumor,  dari  citra  medis  dengan  tingkat  akurasi  yang tinggi.  Dengan  demikian,  diharapkan  penelitian  ini dapat  memberikan  alat  bantu  yang  berharga  bagi profesional  medis  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan keakuratan  diagnosis  penyakit  otak  serta  berpotensi memberikan  dampak  positif  pada  pengobatan  dan perawatan pasien.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Literatur  yang  telah  disusun  memberikan wawasan  yang  luas  tentang  berbagai  aplikasi  dan manfaat  penerapan  Algoritma  Convolutional  Neural Network  (CNN)  dalam  diagnosis  tumor  otak. Penelitian tentang klasifikasi glaukoma dan klasifikasi citra  kemasan  kardus  defect  serta  no  defect menunjukkan kemampuan CNN [3].dalam memahami pola  dan  fitur  yang  kompleks,  bukan  hanya  dalam domain  medis  tetapi  juga  dalam  aplikasi  praktis lainnya.  Lebih  lanjut,  implementasi  CNN  dalam klasifikasi demensia Alzheimer dan identifikasi tumor otak  melalui  citra  MRI  [4].  memberikan  bukti  akan kemampuannya  dalam  diagnosis  penyakit  neurologis yang kompleks. Workshop yang membahas klasifikasi
tumor  otak  menggunakan  CNN  dan  Support  Vector Machine (SVM)[10]. menunjukkan perlunya penelitian  lebih  lanjut  dalam  membandingkan  dan mengintegrasikan berbagai teknik untuk meningkatkan  akurasi  diagnosis.  Selain  itu,  studi perbandingan  antara  CNN  dengan  ResNet  dalam klasifikasi  retinopathy  menyoroti  [8].  pentingnya pemilihan arsitektur CNN yang sesuai dengan aplikasi spesifik.  Terakhir,  penelitian  mengenai  usability dalam deteksi tumor otak menggunakan metode Deep Neural  Network  (DNN)  pada  format  DICOM [9].memberikan pemahaman tentang tantangan integrasi teknologi ke dalam praktik medis yang ada. Dengan  demikian,  literatur  ini  menegaskan  bahwa penerapan CNN dalam diagnosis tumor otak memiliki potensi  besar  untuk  meningkatkan  akurasi  dan efisiensi  dalam  penanganan  penyakit  ini,  sambil menyoroti kompleksitas dan beragamnya pertimbangan yang terlibat dalam implementasinya.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  kuantitatif  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  bersifat  deskriptif  dan  observasional.
Data otak yang
diperoleh dari https://www.kaggle.com/datasets/masoudnickparvar/ brain-tumor-mri-dataset akan dianalisis menggunakan Algoritma  Convolutional  Neural  Network  (CNN) tanpa adanya intervensi atau manipulasi eksperimental langsung.  Proses  analisis  dilakukan  secara  statistik untuk  mengukur  kinerja  model CNN dalam mendiagnosa kondisi otak. Hasil evaluasi model akan dikuantifikasi  dengan  menggunakan  metrik  kinerja, seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  F1-score.  Analisis data  tersebut  bertujuan  untuk  menyajikan  gambaran tentang  efektivitas  dan  kehandalan Algoritma  CNN dalam mendiagnosa berbagai kondisi otak berdasarkan dataset yang digunakan.
Gambar 1. Metode penelitian
Dalam  penelitian  ini,  teknik  analisis  data  akan mengikuti  pendekatan  SEMMA  ( Sample,  Explore , Modify,  Model ,  dan Assess )  untuk  menyelidiki  dan mengevaluasi  penerapan Algoritma  Convolutional Neural Network (CNN) dalam proses diagnosa otak. 1. Sample (Pemilihan Sampel)
Pada tahap ini, data otak yang digunakan dalam penelitian  dipilih  dengan  memperhatikan kriteria yang relevan, seperti sumber data medis dan keragaman kondisi otak yang diinginkan.
2. Explore (Eksplorasi Data)
Eksplorasi  data  dilakukan  untuk  memahami karakteristik  dasar  dari  dataset  otak,  termasuk distribusi  variabel,  nilai-nilai  ekstrem,  dan hubungan antar variabel.
3. Modify (Modifikasi Data) Modifikasi  data melibatkan  tahap  pra- pemrosesan,  seperti  normalisasi  data  dan segmentasi  citra  otak.  Tujuan  dari  modifikasi data  ini  adalah  untuk  mempersiapkan  dataset agar sesuai dengan kebutuhan algoritma CNN. 4. Model (Pembentukan Model CNN ) Pada  tahap  ini,  model Convolutional  Neural Network (CNN) akan dibangun dengan merinci arsitektur  model,  konfigurasi  lapisan,  dan parameter.  Proses  pelatihan  model  akan dilakukan  menggunakan  data  yang  telah dimodifikasi  untuk  meningkatkan  keakuratan dan kinerja model.
5. Assess (Penilaian Model) Model CNN yang  telah  dilatih  akan  dinilai menggunakan metrik evaluasi, seperti akurasi, presisi,  recall,  dan  F1-score.  Analisis  statistik akan digunakan untuk  mengevaluasi performa
model  dalam  mendiagnosa  kondisi  otak berdasarkan data yang diuji.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Sample (Pemilihan Sampel)
Untuk  data  pelatihan,  masing-masing  kategori memiliki distribusi sebagai berikut:
1. Glioma: 1321 sampel
2. Meningioma: 1339 sampel
3. NonTumor: 1595 sampel
4. Pituitary: 1457 sampel
Sedangkan untuk data pengujian, jumlah sampel pada setiap kategori adalah sebagai berikut:
1. Glioma: 300 sampel
2. Meningioma: 306 sampel
3. NonTumor: 405 sampel
4. Pituitary: 300 sampel
Pembagian  dataset  menjadi  data  pelatihan  dan pengujian bertujuan untuk mengoptimalkan pelatihan model  dan  menguji  kinerja  model  pada  data  yang belum pernah dilihat sebelumnya. Dataset yang cukup representatif  pada  setiap  kategori  diharapkan  dapat memberikan  hasil  yang  dapat  diandalkan  dalam mengembangkan  model  untuk  diagnosis  tumor  otak menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN). Explore (Eksplorasi Data).

## 4.2. Explore
Gambar 2. Explore
Data  set  tumor  otak  terdiri  dari  empat  kategori utama: Glioma, Meningioma, Pituitary, dan NonTumor.  Data  ini  telah  dibagi  menjadi  dua,  yakni data pelatihan (training) dan data pengujian (testing). histogram  dan  scatter  plot  dapat  digunakan  untuk memberikan gambaran awal.

## 4.3. Modify (Modifikasi Data)
Augmentasi  data  adalah  teknik  yang  digunakan untuk  menciptakan  variasi  dalam  dataset  pelatihan dengan  melakukan  transformasi  acak  pada  gambar- gambar yang ada. Tujuan dari augmentasi data adalah meningkatkan  keberagaman  dataset,  sehingga  model dapat  belajar  dari  variasi  yang  lebih  banyak.  Dalam konteks  pengolahan  gambar,  augmentasi  data  sering kali  mencakup  operasi  seperti  rotasi,  pergeseran, pemotongan,  zoom,  dan  flipping.  augmentasi  yang umum digunakan:
1. Rotasi: Merotasi gambar dalam rentang tertentu, seperti rotasi sebesar 10 derajat.
Menentukan Topik Perumusan Masalah Menentukan tujuan Literature terkait CNN Penyakit Tumor otak Data mining Batasan Penelitian SEMMA Sample Explore Modify Model Model yang diusulkan untuk mendetksi penyakit Tumor Kesimpulan dan Saran Mengevaluasi Model yang di Pendahuluan Study Pustaka Pengolahan Data dan Modeling Interpretasi Hasil Kesimpulan acces Deployment
2. Pergeseran:  Memindahkan  gambar  horizontal atau  vertikal,  menciptakan  variasi  dalam  posisi objek.
3. Pemotongan  (Shearing):  Menciptakan  efek pemotongan atau perataan pada gambar.
4. Zoom:  Memperbesar  atau  memperkecil  gambar untuk membuat variasi skala.
5. Flipping: Memutar gambar secara horizontal atau vertikal.
6. Perubahan  Kecerahan:  Menyesuaikan  tingkat kecerahan gambar.
7. Distorsi Elastis: Menambahkan distorsi elastis ke gambar untuk meningkatkan ketahanan terhadap variasi deformasi.
Augmentasi  data  sangat  bermanfaat  untuk mengatasi  masalah  overfitting  dan  meningkatkan kemampuan model untuk menggeneralisasi pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

## 4.4. Model (Pembentukan Model CNN)
4.4.1. Training Setup Value
Gambar 3. Training Setup Value
Pada Gambar 3 dimensi Gambar (image_shape) ditentukan  untuk  memastikan  model CNN dapat menerima  input  gambar  dengan  tinggi,  lebar,  dan saluran warna yang sesuai. Selanjutnya, jumlah epoch ditetapkan  sebagai  40,  yang  mencerminkan  jumlah iterasi  melalui  seluruh  dataset  pelatihan.  Ini memberikan  informasi  kepada  model  seberapa  lama harus  mempelajari  pola  pada  data  pelatihan.  steps perepoch dan validation steps, memberikan gambaran tentang bagaimana proses pelatihan dan evaluasi akan dilakukan.  Steps  per_poch  mengukur  berapa  banyak batch  akan  diproses  pada  setiap  epoch,  memastikan bahwa model melibatkan seluruh dataset pelatihan. Di sisi lain, validation_steps menunjukkan berapa banyak batch  akan  diambil  dari  dataset  pengujian  selama evaluasi.

## 4.4.2. Mengembangkan Arsitektur
Mengembangkan arsitektur Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi tumor otak dengan  mengusulkan  dan  membandingkan  Tiga arsitektur  yang  berbeda.  Ketiga  arsitektur  ini  secara sistematis dibangun dan dianalisis untuk mengevaluasi kinerja  mereka  dalam  melakukan  tugas  diagnostik. Proses pengembangan mencakup perbandingan desain,  konfigurasi,  dan  hasil  kinerja  masing-masing model,  dengan  tujuan untuk mengidentifikasi arsitektur  yang  paling  efektif  dan  akurat  dalam klasifikasi  jenis  tumor  otak.  Keseluruhan,  penelitian ini memberikan kontribusi terhadap pemahaman lebih
lanjut  tentang  optimalisasi  arsitektur CNN dalam konteks deteksi tumor otak.
Gambar 4. Model (a)
Gambar 5. Model (b)
Gambar 6. Model (c)
4.5. Assess (Penilaian Model)
4.5.1. Confusion Matrix
Berdasarkan  confusion  matrix  diperoleh  hasil sebagai berikut
Gambar 7. Confusion Matrix (a)
Pada Gambar 7  model (a) hasil dari model CNN yang telah dibuat untuk memprediksi Gilioma sebayak 288  data  dapat  di  prediksi  serta  kesalahan  12 data,Meningioma  sebayak  282  data  dapat  di  prediksi dengan kesahan 24, Notumor dapat mempredikisi 405 data  tampa  kesalahan  dan  pituitary  sebanyak    299 dengan kesalahan 1.
Gambar 8. Confusion Matrix (b)
Pada Gambar 8  model (b) hasil dari model CNN yang telah dibuat untuk memprediksi Gilioma sebayak 293  data  dapat  di  prediksi  serta  7  data  kesalahan, Meningioma  sebayak  299  data  dapat  di  prediksi dengan 7 data kesahan ,No tumor dapat mempredikisi 405 data tampa kesalahan dan pituitary sebanyak  299 dengan kesalahan 1 data.
Gambar 9. Confusion Matrix (c)
Pada Gambar 9  model (c) hasil dari model CNN yang telah dibuat untuk memprediksi Gilioma sebayak 286  data  dapat  di  prediksi  serta  14  data  kesalahan, Meningioma  sebayak  256  data  dapat  di  prediksi dengan 50 data kesahan ,No tumor dapat mempredikisi 405 data serta 2 data kesalahan dan pituitary sebanyak 295 dengan kesalahan 5 data.
Tabel  evaluasi  performa  model  berdasarkan metrik Precision, Recall, F1-Score, dan akurasi untuk tiga model yang berbeda.
Tabel  1. Evaluasi Matrix Model Precision Recall F1- Score accuracy Model a 97.19% 97.18% 97.18% 97.18% Model b 98.86% 98.86% 98.85% 98.86% Model c 94.61% 94.58% 94.48% 94.58%
Dari Tabel 1 ketiga model tersebut memberikan hasil  yang  baik,  dengan  Model  b  menonjol  sebagai model dengan performa tertinggi, diikuti oleh Model a dan  Model  c.  Pemilihan  model  tergantung  pada kebutuhan  spesifik  tugas  klasifikasi  dan  tingkat akurasi yang diinginkan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian beberapa kesimpulan  yang  dapat  disampaikan  yaitu  sebagai berikut  :  Dengan  menggunakan CNN dan  arsitektur model (b), penelitian berhasil mengembangkan model machine  learning  yang  efektif  untuk  pendeteksian tumor otak. Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa arsitektur  model  (b)  mencapai  performa  tertinggi dalam tugas diagnostik ini.
Adanya  untuk  penelitian  selanjutnya  ada beberapa  saran  yang  dapat  disampaikan  yaitu Mencoba  mengunakan  penerapan  algoritma  lainya untuk mendeteksi tumor otak.
(a)
(b)
(c)

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Y. N. Fuadah, I. D. Ubaidullah, N. Ibrahim, F. F. Taliningsing,  N.  K.  Sy,  dan  M.  A.  Pramuditho, “Optimasi Convolutional Neural Network dan K- Fold  Cross Validation pada  Sistem  Klasifikasi Glaukoma,” ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik,  Teknik  Telekomunikasi,  &  Teknik Elektronika ,  vol.  10,  no.  3,  hlm.  728,  Jul  2022, doi: 10.26760/elkomika.v10i3.728.
[2]  A.  Peryanto,  A.  Yudhana,  dan  R.  Umar, “Klasifikasi  Citra  Menggunakan Convolutional Neural  Network  dan  K  Fold Cross  Validation ,” 2020. [Daring]. Tersedia pada: http://jurnal.polibatam.ac.id/index.php/JAIC
[3]  A.  Antoni,  T.  Rohana,  dan  A.  R.  Pratama, “Implementasi Algoritma  Convolutional  Neural Networ k  Untuk  Klasifikasi  Citra  Kemasan Kardus  Defect  dan  No  Defect,” Building  of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 4, no. 4, Mar 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.3270.
[4]  M.  F.  Nazili,  A.  B.  Firmansyah,  dan  R. Purbaningtyas, “MALCOM: Indonesian Journal of  Machine  Learning  and  Computer  Science Classification of  Alzheimer’s dementia  severity using Convolutional Neural Network method on MRI  image  of  brain  Klasifikasi  Keparahan Demensia  Alzheimer  Menggunakan  Metode Convolutional  Neural  Network  pada  Citra  MRI Otak,” vol. 3, hlm. 1–7, 2023.
[5]  F. A.  A. Harahap, R. M. Sinaga, K.  Arifin, dan K.  S,  “Implementasi  Algoritma  Convolutional Neural  Network  Untuk  Mendeteksi  Penyakit Ginjal Implementation Of Convolutional Neural Network  For  Detecting  Kidney  Disease,” Teknologi Informasi, Komputer dan Aplikasinya (JTIKA) ,  vol.  4,  hlm.  212–219,  2022,  [Daring]. Tersedia
pada:
http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/
[6]  R.  Wardhani  dan  N.  Nafi’iyah,  “Identifikasi Tumor  Otak  Citra  MRI  dengan  Convolutional
Neural  Network,”  : Jurnal  pengembangan  IT (JPIT), Vol.8, No.3, September 2023 , vol. 8, no.
3, hlm. 213–219, 2023.
[7]  A.  E.  Minarno,  D.  R.  Akbi,  dan  Y.  Munarko, “Workshop Machine Learning Klasifikasi Tumor Otak Pada Citra Mri Menggunakan Convolutional  Neural  Network  Dan  Support Vector Machine,” 2022. [Daring]. Tersedia pada: http://peduli.wisnuwardhana.ac.id/index.php/pe duli/index
[8]  L.  Mutawalli,  M.  T.  A.  Zaen,  dan  Yuliadi, “Komparasi  CNN  dengan  ResNet  Untuk Klasifikasi  Paling  Akurat  Tingkat  Keganasan Diabetes  Berdasarkan  Citra  Retinopathy,” Journal  of  Computer  System  and  Informatics (JoSYC) , vol. 4, no. 3, hlm. 522–529, Mei 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i3.3248.
[9]  N.  Puspitasari,  K.  Nugroho,  dan  K.  Hadiono, “Usability  Deteksi  Tumor  Otak  Menggunakan Metode  DNN  (Deep  Neural  Network)  Berbasis Citra  Medis  Pada  DICOM  Usability  of  Brain Tumor Detection Using the DNN (Deep Neural Network)  Method  Based  on  Medical  Image  on DICOM,”  2023.  [Daring].  Tersedia  pada: www.jurnal.unimed.ac.id
[10]  Mulyawan,  G.  Dwilestari,  A.  Bahtiar,  F.  M. Basysyar,  dan  N.  Suarna,  “Classification  of human development index using particle swarm optimization  based  on  support  vector  machine algorithm,” IOP  Conf  Ser  Mater  Sci  Eng ,  vol. 1088,  no.  1,  hlm.  012033,  Feb  2021,  doi: 10.1088/1757-899x/1088/1/012033.
[11]  O. Nurdiawan, A. Faqih, A. Irma Purnamasari, F. Noor  Musid,  dan  F.  Azzahra  Sulaeman, “Pelatihan  Dan  Pendampingan  Tata  Kelola Website  Smk  Cendikia  Kota  Cirebon,”  2021. [Daring].
Tersedia
pada:
http://pijarpemikiran.com/