Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4732

## KLASIFIKASI  CITRA  PENYAKIT  KANKER  MULUT MENGGUNAKAN  ARSITEKTUR  RESNET50  OPTIMASI ADAM DAN SGD
Muhammad Fauzan Novriandy 1* , Basuki Rahmat 2 , Achmad Junaidi 3
1,2,3 Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur, Jl. Rungkut Madya No.1, Gn. Anyar, Surabaya
Received: 2 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: Transfer Learning, Resnet50, Adam, SGD, Oral Cancer.
Corespondent Email: 20081010255@student.upnjatim.a c.id
Abstrak. Kanker mulut merupakan salah satu kanker terbanyak yang terjadi di  dunia  dan  tercatat  menempati  urutan  keenam  pada  kategori  kanker  yang sering  terjadi  serta  kanker  yang  paling  banyak  menyebabkan  kematian. Klasifikasi penyakit kanker mulut menggunakan 5.000 data gambar untuk 2 kelas  yaitu  Normal  dan  Oral  Squamous  Cell  Carcinoma  (OSCC).  Peneliti menggunakan  arsitektur  Resnet50  dengan  optimizer  Adam  dan  SGD  untuk melakukan  klasifikasi  pada  dataset  yang  terbatas.  Hasil  Penelitian menggunakan  model  Resnet50  memiliki  hasil  akurasi  lebih  baik  apabila menggunakan Optimasi SGD, Akuisisi Data 80 % dan 20 %, menggunakan Batch Size 32 dengan akurasi sebesar 0.95 daripada Optimasi Adam dengan akurasi  tertinggi  pada  penerapan  model  Resnet50  menggunakan  Optimasi Adam pada akuisisi data 70 % dan 30 % menggunakan Batch Size 32 dengan memperoleh akurasi sebesar 0.84. Pada pelatihan dan pengujian dengan data uji/validasi,  model  Resnet50  menggunakan  Optimasi  SGD,  pada  Akuisisi Data  70  %  dan  30  %,  dan  menggunakan  Batch  Size  32.  mencapai  hasil klasifikasi  gambar  terbaik.  Kelas  normal  berhasil  diklasifikasikan  dengan benar  sebanyak  470  gambar,  sedangkan  terdapat  26  gambar  yang  salah diklasifikasikan.  Untuk  kelas  OSCC,  terdapat  473  gambar  yang diklasifikasikan  dengan  benar  dan  hanya  37  gambar  yang  salah diklasifikasikan.
Abstract. Oral cancer is one of the most common cancers worldwide, ranking sixth in terms of prevalence and being one of the leading causes of  cancer- related deaths. The classification of oral cancer involves using 5,000 image data for two classes: Normal and Oral Squamous Cell Carcinoma (OSCC). The  researchers  used  the  Resnet50  architecture  with  Adam  and  SGD optimizers  to  classify  a  limited  dataset.  The  study  results  indicated  that  the Resnet50 model achieved better accuracy when using the SGD optimizer, with data acquisition of 80% and 20%, and a batch size of 32, yielding an accuracy of 0.95, compared to the Adam optimizer, which achieved its highest accuracy of 0.84 with the Resnet50 model using a data acquisition of 70% and 30% and a  batch  size  of  32.  In  training  and  testing  with  test/validation  data,  the Resnet50 model using the SGD optimizer, with data acquisition of 70% and 30%, and a batch  size of  32, achieved the best image classification results. The  normal  class  was  correctly  classified  in  470  images,  with  26  images misclassified. For the OSCC class, 473 images were correctly classified, with only 37 images misclassified.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## 1. PENDAHULUAN
Kanker  adalah  sekelompok  besar  penyakit yang  hampir  semua  organ  atau  jaringan  tubuh ketika sel-sel abnormal tumbuh tak terkendali, melampaui  batas  dan  biasanya  menyerang bagian tubuh yang berdekatan dan menyebar ke organ lain [1]. Kanker rongga mulut merupakan salah  satu  kanker  terbanyak  yang  terjadi  di dunia  dan  tercatat  menempati  urutan  keenam pada kategori kanker yang paling sering terjadi serta kanker yang paling banyak menyebabkan kematian.  Di  wilayah  Indonesia,  persentase kanker mulut sebesar 42% dari seluruh kanker pada  manusia  dan  1,01%  terjadi  pada  kanker lidah.  Persentase  terjadinya  kanker  mulut  di area sekitar rongga mulut bervariasi antara area satu  dengan  lainnya,  yaitu  sekitar  30%-40% terjadi pada bibir bawah, 25% di lidah, dan pada dasar mulut sekitar 20% [2].
Pencegahan yang dilakukan untuk mengetahui gejala kanker mulut selain dengan proses  medis  dapat  diupayakan  melalui pemanfaatan  teknologi.  Sebagai  contoh  ialah penggunaan image processing atau pengolahan citra digital untuk mengidentifikasi kanker pada mulut. Metode CNN atau Convolutional Neural Network telah menjadi salah satu metode untuk masalah  klasifikasi  gambar  dalam  beberapa tahun terakhir [3]. Hal ini terutama dikarenakan arsitektur model berlapis-lapis digunakan untuk mengekstraksi  dan  mempelajari  fitur-fitur kompleks dari data.
CNN  sendiri  memiliki  beragam  model arsitektur  seperti  contohnya  Resnet50,  maka dari  itu  arsitektur  model  berlapis-lapis  yang membantu dalam mengekstraksi dan mempelajari  fitur-fitur  kompleks  yang  terkait dengan  tugas  langsung  dari  data.  Namun, pendekatan ini memerlukan sejumlah besar data agar dapat memberikan hasil yang menjanjikan. Untuk  mengatasi  masalah  ini,  diperkenalkan model terlatih dengan konsep transfer learning. Transfer learning dicapai dengan mempertimbangkan  kerangka  jaringan  dalam bersama  dengan  bobot  yang  telah  dilatih sebelumnya  pada  kumpulan  data  besar  dan kemudian mengadaptasi bobot pada tugas target dengan kumpulan data berukuran terbatas.
Penunjang  kinerja  pengolahan  citra  dapat diterapkan  Optimasi  Algoritma,  Algoritma optimasi  seperti  SGD  (Stochastic  Gradient Descent)  dan  Adam  (Adaptive  Moment Estimation),  sering  digunakan  dalam  model
pembelajaran mesin untuk mempercepat konvergensi  (proses  di  mana  model  mencapai titik  di  mana  peningkatan  lebih  lanjut  dalam pelatihan  tidak  signifikan)  dan  mencapai  hasil yang  lebih  baik,  seperti  meningkatkan  akurasi atau mengurangi fungsi kerugian model.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Kanker Mulut
Kanker  mulut  merupakan  salah  satu  jenis kanker    yang    tumbuh    dan    berkembang    di sekitar  mulut  sampai  rongga  mulut  atau orofaring namun kebanyakan kanker ini belum terdiagnosis   sampai  kanker   telah  menyebar ke  kelenjar  getah  bening  di  leher  dan  rahang. Oleh  karena  itu,  apabila  kanker  ini  terlambat ditemukan  maka  25  %  penyakit  kanker  mulut bersifat  fatal  [4].  Resiko  terjadinya  kanker mulut  meningkat  diakibatkan  oleh  tembakau dan  alkohol,  dan  faktor  lain  seperti  selaput lendir  yang  mengalami  rangsangan  kronis disebabkan  kurangnya  kebersihan  mulut  dan longgarnya  gigi palsu, dan lain sebagainya.

## 2.2. Citra Digital
Citra  yang  dapat  diolah  oleh  komputer secara  langsung  merupakan  citra  digital,  nilai- nilai real ataupun kompleks yang direpresentasikan  dengan  deretan  bit  tertentu merupakan  isi  dari  sebuah  citra  digital. Intensitas atau tingkat keabuan dari citra dapat disimpulkan  sebagai  fungsi  (,)  dan  memiliki ukuran  M  merupakan  baris,  N  merupakan kolom,  y  merupakan  koordinat  spasial,  dan  f dititik  koordinat  (,).  Disimpulkan  bahwa  citra tersebut adalah citra digital Jika nilai(,) dan nilai amplitudo  f  secara  keseluruhan  finite  dan memiliki nilai diskrit [5].

## 2.3. Machine Learning
Proses  pembelajaran Machine  Learning dimulai dengan mengobservasi data, pengalaman  langsung,  dan  arahan  hingga mengerti pola dari data supaya dapat membuat keputusan  yang  lebih  baik  di  masa  yang  akan datang  sesuai  dengan  data  yang  diberikan. Machine  Learning  dapat  disebut  sebagai pemograman  dengan  data.  Tujuan  utama  dari Machine  Learning adalah  komputer  mampu belajar  dengan  sendiri  tanpa  bantuan  dari manusia dan penyesuaian tindakan [6].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062 Fauzan  dkk
2.4. Deep Learning Pada  dasarnya, deep  learning bekerja dengan cara menyajikan model komputasi yang dapat mengenali pola yang lebih kompleks dan abstrak. Ini memungkinkan deep learning untuk menyelesaikan  tugas-tugas  seperti  pengenalan wajah, penerjemahan bahasa, pengenalan suara, dan  banyak  lagi.  Deep  learning  telah menunjukkan  hasil  yang  mengesankan  dalam sejumlah  aplikasi,  terutama  ketika  memiliki volume data yang besar untuk dilatih [7].

## 2.5. Convolutional Neural Network
CNN  merupakan  salah  satu  jenis  metode dari Deep  Neural  Network .  Prinsip  kerja metode  CNN  ini  mirip  dengan  metode  MLP, namun  pada  metode  CNN  setiap  neuron disajikan dalam bentuk dua dimensi, yang tidak sama  dengan  metode  MLP,  dimana  setiap neuron hanya memiliki satu dimensi [8].

## 2.6. Resnet50
ResNet50  adalah  salah  satu  arsitektur jaringan  saraf  konvolusional  (CNN)  yang sangat populer dan efektif dalam memecahkan masalah  klasifikasi  gambar.  Dikembangkan oleh  Microsoft  Research  pada  tahun  2015, ResNet50  terkenal  karena  mengatasi  masalah pelatihan  yang  dalam  deep  training  dengan mengenalkan blok residual.
Resnet50 adalah salah satu varian ResNet yang memiliki 50 layer. ResNet- 50 melewati 3 layer dan terdapat 1 X 1 convolution layer [9].

## 2.7. Optimasi Adam
Adam  pertama  kali  diperkenalkan  pada makalah ICLR pada tahun 2015 oleh Diederik Kingma  [10]  Algoritma  optimasi  ini  memiliki kelebihan  dimana  sangat  efisien  secara komputasi dan dalam prosesnya membutuhkan sedikit  memori.  Adam  atau Adaptive  Moment
Estimation merupakan algoritma pengembangan  dari  Adagrad  dimana  cara kerjanya mirip kombinasi antara RMSProp dan Momentum,  disebut  adaptive  karena  mirip RMSProp  dimana  learning  rate  berubah sepanjang  training,  dan  moment  estimation karena  menggunakan  estimasi  momen  pada matematika.

## 2.8. Optimasi SGD
SGD  atau Stochastic  Gradient  Descent biasa  merupakan  algoritma  optimasi  yang mencari  suatu  bobot  baru  dengan  metode pengambilan  salah  satu  data  dari  semua  data training,  sesudah  itu  SGD  melakukan  analisa dari  setiap  data  yang  diambil.  Memakai  SGD dapat  mengurangi  penggunaan  memori  yang diperlukan  disaat  pemrosesan  bobot  baru  dan dalam  sehingga  proses  pembelajaran  model lebih  cepat,  akan  tetapi  dalam  proses pembelajaran  model  akan  sering  terjadi fluktuasi yang cukup tinggi [11].

## 2.9. Flatten
Sebelum  dimasukkan  ke  dalam layer  fully connected ,  setiap  neuron  dalam convolutional layer harus  diubah  menjadi  data  satu  dimensi terlebih  dahulu.  Hasil  dari  proses  feature extraction  dengan convolutional dan pooling layer menghasilkan feature map dalam bentuk array multidimensi.  Oleh  karena  itu,  feature map  harus  diflatten  atau  di-reshape  menjadi sebuah  vektor  agar  bisa  digunakan  sebagai input oleh layer fully connected [12].

## 2.10. Sigmoid
Fungsi sigmoid menghasilkan output dalam rentang  0  hingga  1,  yang  berguna  dalam konteks  di  mana  model  perlu  memberikan output  yang  terbatas,  seperti  probabilitas  [13]. Ketika  digunakan  dalam  lapisan  output  untuk masalah  klasifikasi  biner,  output  dari  fungsi sigmoid  dapat  diartikan  sebagai  probabilitas kelas positif. Ini memudahkan interpretasi hasil model.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Dataset ini berisi tentang gambar histopalogi yang  dapat  terjadi  pada  kanker  mulut.  Data tersebut bersifat publik dan terdiri dari dua jenis data,  yaitu  mulut  yang  sehat  atau  normal sebanyak  2.500  data  gambar,  dan  mulut  yang terkena  kanker  atau  abnormal  atau  ganas sebanyak  2.500  data  gambar,dengan  total keseluruhan sebanyak 5.000 data gambar.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 1. Gambar sampel dataset kanker
mulut

## 3.2. Praproses Data
Gambar 2. Gambar alur praproses data
Praproses  yang  terdiri  dari  tiga  langkah seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  2.  Pertama, penulis  akan  mengubah  ukuran  citra  menjadi 224x224.  Kemudian,  proses  selanjutnya  yaitu melakukan  augmentasi  citra  dikarenakan pelatihan dataset yang terbatas dan menghindari overfitting  pada  model,  dan  selanjutnya  akan melakukan  pembagian  dataset  menjadi  tiga subset  utama  yaitu  data  pelatihan  ( training data),  data  validasi  ( validation data),  dan  data pengujian (t est data).

## 3.3. Perancangan Arsitektur
Pembangunan arsitektur
Convolutional
Neural  Network  (CNN)  dimulai  dengan pemilihan  arsitektur  dasar  yang  sesuai  dengan karakteristik  dataset  dan  masalah  yang  ingin diselesaikan.
Gambar 3. Gambar arsitektur Resnet Arsitektur ResNet memperkenalkan konsep " skip connections " atau " residual connections " yang dirancang untuk mengatasi permasalahan degradasi  performa  yang  sering  timbul  ketika mendesain  jaringan  dengan  kedalaman  yang lebih besar. Resnet50 terbentuk dari serangkaian  blok  dasar  yang  terdiri  dari serangkaian  lapisan  konvolusi  yang  disusun secara  berurutan.  Blok  dasar  ini  dapat mencakup  dua  atau  tiga  lapisan  konvolusi, bergantung  pada  pengaturan  khusus  dari  blok tersebut. ResNet-50 memanfaatkan blok bottleneck,  yang  terdiri  dari  tiga  lapisan konvolusi, yakni konvolusi 1x1, konvolusi 3x3, dan  konvolusi  1x1.  Konsep  ini  memiliki manfaat  mengurangi  jumlah  parameter  dan beban komputasi tanpa mengurangi ekspresivitas representasi.

## 3.4. Pelatihan Model
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Setelah  merencanakan  struktur  model  dan mengatur hyperparameter untuk model ResNet50, langkah selanjutnya adalah menjalankan  proses  pelatihan  pada  dataset. Proses pelatihan ini menerapakan epoch 30 dan menyesuaikan batch size pada skema pengujian yang  akan  dilakukan.  Pelatihan  ini  dilakukan menggunakan  Google  Colaboratory,  dengan memanfaatkan  akselerator  GPU  yang  tersedia di platform tersebut untuk mempercepat waktu pelatihan dataset.

## 3.5. Pengujian Model
Gambar 5. Gambar alur pengujian model
Model diuji dengan menggunakan 3500 citra dari  data  uji  pada  skenario  pengujian  akuisisi data  70%  dan  30%,  kemudian  menggunakan 4000 citra dari data uji pada skenario pengujian akuisisi data 80% dan 20 % yang telah melalui proses prapemrosesan. Setelah proses pengujian,  nilai  prediksi  akan  dibandingkan dengan  nilai  label  asli  pada  data  uji  untuk menghitung  jumlah  prediksi  yang  benar. Selanjutnya, Confusion matrix dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja model.
3.6. Evaluasi Model
Gambar 6. Gambar alur evaluasi model Dalam  konteks  penelitian  ini,  evaluasi dilakukan  dengan  menggunakan  model  yang telah  di- train pada  data  uji.  Pendekatan  yang umum  digunakan  untuk  evaluasi  performa model  adalah  dengan  memanfaatkan  metode confusion matrix . Confusion matrix
memungkinkan  kita  untuk  mengukur  kinerja model secara lebih rinci. Dari confusion matrix , kita dapat menghitung berbagai metrik evaluasi seperti  akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1  score. Akurasi  menunjukkan  seberapa  tepat  model dalam mengklasifikasikan keseluruhan data uji. Presisi memberikan gambaran tentang proporsi dari kelas positif yang secara tepat diklasifikasikan  oleh  model. Recall ,  atau  juga dikenal sebagai sensitivity , mengukur kemampuan model dalam menemukan kembali semua contoh positif. F1 score adalah rata-rata harmonis dari presisi dan recall.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Persiapan Dataset
Data yang akan digunakan dalam penelitian ini  berasal  dari  Website  yaitu  Mendeley  Data, dimana  website  ini  menawarkan  penyimpanan berbagi data penelitian. Data tersebut merupakan  data  publik  yang  terdiri  dari  dua jenis,  yaitu  gambar  histopalogi  mulut  yang sehat  dan  mulut  yang  terkena  kanker  atau abnormal.  Setiap  kelas  terdiri  dari  2500  data, sehingga  totalnya  terdapat  5000  gambar  yang akan  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Data tersebut akan digunakan untuk pengujian dalam penelitian ini.
4.2. Menyiapkan Data dan Label
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 7. Gambar alur evaluasi model
Data  penelitian  ini  terdiri  dan  5000  data yang  terbagi  dalam  dua  folder  yang  sekaligus menggambar  dua  kelas.  Klasifikasi  pada penyakit  kanker  mulut  ini  mencakup  dua kondisi yaitu Normal dan Oral Squamous Cell Carcinoma  (OSCC),  Setiap  folder  berisi  data yang representatif untuk masing-masing kondisi, sehingga memungkinkan analisis yang lebih rinci dan akurat dalam penelitian ini.
Gambar 8. Gambar alur evaluasi model
Diagram  ini  memberikan  gambaran  visual yang jelas mengenai sebaran data pada masing- masing kelas, menyajikan perbandingan jumlah sampel  yang  terdapat  dalam  setiap  kategori secara grafis.

## 4.3. Praproses Data
Setelah memuat dataset melalui google drive kemudian  tahapan  praproses  akan  dilakukan, dimana  tahapan  pertama  yang  akan  dilakukan yaitu  melakukan  pembagian  dataset,  dimana pada  proses  skema  pengajuin  peneliatian  ini terdapat  2  skema  untuk  melakukan  Akuisisi Data, yaitu 80% untuk data training dan 20 % untuk validasi data dan yang kedua 70% untuk data training dan 30% untuk validasi data. Pada
skenario  akuisisi  data  80%  dan  20%  terbagi menjadi  4.000  train  data,  250  validation  data, dan  750  test  data.  Kemudian  pada  skenario akuisisi  data  70%  dab  30%  terbagi  menjadi 3.500 train data, 494 validation data, dan 1.006 test data.
Pada penelitian ini menggunakan batch size 32  dan  64.  Kemudian,  ukuran  gambar  diatur menjadi  (224,  224)  dengan  3  saluran  warna RGB.  Selanjutnya,  untuk  pengujian  model, batch  size  diatur  agar  tidak  melebihi  80  dan memastikan  bahwa  jumlah  langkah  (steps) sesuai  dengan  panjang  data  test  yang  telah ditentukan sebelumnya.
Kemudian demi mendapatkan pada penelitian ini untuk mendapatkan preprocessing data yang optimal digunakan augmentasi data. Proses  augmentasi  data  dimulai  dengan mempersiapkan generator data untuk pelatihan, validasi,  dan  pengujian  dalam  pembelajaran mesin berbasis gambar. kemudian menampilkan  beberapa  contoh  gambar  output dari  hasil  augmentasi  data,  pada  kode  ini menggunakan  iterasi  sebanyak  16  kali  (sesuai dengan jumlah subplot yang ingin ditampilkan), gambar juga dinormalisasikan dengan membaginya dengan 255.
Gambar 9. Gambar output augmentasi data
4.4. Implementasi Model Resnet50
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 10. Gambar struktur model Resnet50 optimasi Adam
Model  Resnet50  dengan  optimasi  Adam memiliki  total  24,120,962  parameter,  dengan 24,063,746  parameter  yang  dapat  diubah (trainable  params)  dan  57,216  parameter  yang tidak  dapat  diubah  (non-trainable  params) terkait  dengan  lapisan  Normalisasi  Batch ( Batch  Normalization ).  Parameter  yang  dapat diubah  terutama  berupa  bobot  dan  bias  dalam lapisan Dense dan Dropout yang terletak setelah model  ResNet50.  Bobot  dan  bias  ini  akan disesuaikan selama pelatihan untuk mempelajari  fitur-fitur  spesifik  dari  data  yang dimiliki agar model dapat melakukan klasifikasi  yang  sesuai  dengan  dataset  yang digunakan.
Gambar 11. Gambar struktur model

## Resnet50 optimasi SGD
Total parameter sebesar 24,120,962. Lapisan Normalisasi Batch ( Batch
Normalization ) memiliki 8,192 parameter tidak dapat  diubah,  sedangkan  lapisan  Dense memiliki  524,544  parameter  untuk  lapisan pertama  dan  514  parameter  untuk  lapisan kedua.  Jumlah  parameter  yang  dapat  diubah adalah  24,063,746,  termasuk  bobot  dan  bias dalam  lapisan  Dense  dan  Normalisasi  Batch.
Sementara  itu,  parameter  tidak  dapat  diubah adalah 57,216, terkait dengan lapisan
Normalisasi Batch. Lapisan ekstraksi fitur tidak dapat  diubah  dan  menggunakan  bobot  yang sudah ada dari pelatihan awal model ResNet50 pada dataset ImageNet.

## 4.5. Pelatihan Model
1. Hasil Pelatihan Resnet50 Menggunakan Optimasi Adam.
Gambar 12. Gambar visualisasi skenario pengujian 1
Pada akhir proses pelatihan, didapatkan hasil akurasi  pelatihan  sebesar    0,885  dan  akurasi validasi  sebesar  0,868.  Kemudian  mendapat nilai 0,349 pada nilai fungsi kerugian (loss) dan 0,392 nilai fungsi kerugian pada akhir validasi model  pada  akhir  pelatihan  model  skenario pengujian ini.
2. Hasil Pelatihan Resnet50 Menggunakan Optimasi SGD.

## Gambar 13. Gambar visualisasi skenario pengujian 2
Pada akhir proses pelatihan, didapatkan hasil akurasi  pelatihan  sebesar  0,946  dan  akurasi validasi  sebesar  0,932.  Kemudian  mendapat nilai 6,158 pada nilai fungsi kerugian (loss) dan 6,156 nilai fungsi kerugian pada akhir validasi model  pada  akhir  pelatihan  model  skenario pengujian ini.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
4.6. Pelatihan Model
1. Hasil Pengujian dan Evaluasi Resnet50

## Menggunakan Optimasi Adam.

## Gambar 14. Gambar confusion matrix skenario
1
Berdasarkan gambar confusion matrix yang diberikan,  terdapat  160  data  yang  salah klasifikasinya  dan  596  data  merupakan  data yang  benar  terklasifikasi.  Nilai  True  Positive (TP)  untuk  kelas  “Normal”  adalah  136,  False Positive  (FP)  adalah  39,  False  Negative  (FN) untuk  kelas  “OSCC”  adalah  121,  dan  True Negative (TN) untuk kelas “OSCC” adalah 460.
Gambar 15. Gambar classification report skenario 1 Pada  Gambar  menunjukan  laporan  untuk kelas  Normal,  model  menunjukkan  Precision sebesar  0.91,  yang  berarti  ketika  model memprediksi  kelas  Normal,  91%  dari  prediksi tersebut  adalah  benar.  Recall  yang  didapat adalah  0.76,  menandakan  bahwa  dari  semua kasus Normal yang sebenarnya, model berhasil mengidentifikasi  76%  dari  mereka  dengan benar.  F1-Score  yang  diperoleh  adalah  0.83, yang  merupakan  rata-rata  harmonik  dari precision  dan  recall,  memberikan  gambaran umum tentang akurasi dan kelengkapan model. Jumlah  sampel  yang  sebenarnya  adalah
Normal, yang ditunjukkan oleh Support, adalah 507.
Sementara itu, untuk kelas OSCC, Precision yang didapat adalah 0.79, menunjukkan bahwa ketika  model  memprediksi  kelas  OSCC,  79% dari prediksi tersebut adalah benar. Recall yang didapat  adalah  0.92,  menandakan  bahwa  dari semua  kasus  OSCC  yang  sebenarnya,  model berhasil  mengidentifikasi  92%  dari  mereka dengan benar. F1-Score yang diperoleh adalah 0.85,  yang  menunjukkan  keseimbangan  yang lebih  baik  antara  precision  dan  recall  untuk kelas  OSCC  dibandingkan  dengan  kelas Normal.  Jumlah  sampel  yang  sebenarnya adalah OSCC, yang ditunjukkan oleh Support,
adalah 499.
Secara keseluruhan, model memiliki
Accuracy  sebesar  0.84,  yang  menunjukkan bahwa  model  benar  dalam  memprediksi  84% dari  waktu.  Macro  Average  memberikan  rata- rata untuk precision (0.85), recall (0.84), dan f1- score (0.84) tanpa mempertimbangkan distribusi kelas. Sedangkan Weighted Average memberikan  rata-rata  untuk  precision  (0.85), recall  (0.84),  dan  f1-score  (0.84)  dengan mempertimbangkan  dukungan  atau  jumlah sampel untuk setiap kelas.

## 2. Hasil Pengujian dan Evaluasi Resnet50 Menggunakan Optimasi SGD
Gambar 16. Gambar confusion matrix skenario 2
Berdasarkan  gambar  4.35  terdapat  40  data yang  salah  klasifikasinya  dan  710  data merupakan data yang benar terklasifikasi. Nilai True Positive (TP) untuk kelas “Normal” adalah 365,  False  Positive  (FP)  adalah  11,  False
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Negative (FN) untuk kelas “OSCC” adalah 29, dan  True  Negative  (TN)  untuk  kelas  “OSCC” adalah 345.
Gambar 17. Gambar classification report skenario 3
Berdasarkan  gambar  menunjukkan  untuk kelas  Normal,  model  menunjukkan  Precision sebesar  0.97,  yang  berarti  ketika  model memprediksi  kelas  Normal,  97%  dari  prediksi tersebut  adalah  benar.  Recall  yang  didapat adalah  0.93,  menandakan  bahwa  dari  semua kasus Normal yang sebenarnya, model berhasil mengidentifikasi  93%  dari  mereka  dengan benar.  F1-Score  yang  diperoleh  adalah  0.95, yang  merupakan  rata-rata  harmonik  dari precision  dan  recall,  memberikan  gambaran umum tentang akurasi dan kelengkapan model dalam memprediksi kelas ini dengan baik sekali karena  nilai  F1-Score  sangat  tinggi  mendekati sempurna yaitu satu atau seratus persen. Jumlah sampel  yang  sebenarnya  adalah  Normal ditunjukkan  oleh  Support  adalah  sebanyak jumlah sampelnya yaitu ada 394.
Sementara itu, untuk kelas OSCC, Precision yang didapat adalah sebesar 0.92, menunjukkan bahwa ketika model memprediksi kelas OSCC, 92% dari prediksi tersebut adalah benar. Recall yang  didapat  adalah  0.97,  menandakan  bahwa dari  semua  kasus  OSCC  yang  sebenarnya, model  berhasil  mengidentifikasi  97%  dari mereka dengan benar. F1-Score yang diperoleh adalah 0.95, yang menunjukkan keseimbangan yang  lebih  baik  antara  precision  dan  recall untuk kelas OSCC dibandingkan dengan kelas Normal.  Jumlah  sampel  yang  sebenarnya adalah OSCC, yang ditunjukkan oleh Support, adalah 356.
Secara keseluruhan, model memiliki Accuracy  sebesar  0.95,  yang  menunjukkan bahwa  model  benar  dalam  memprediksi  95% dari  waktu.  Macro  Average  dan  Weighted Average memberikan rata-rata untuk precision, recall,  dan  f1-score  yang  sama  yaitu  0.95, dengan  mempertimbangkan  dukungan  atau
jumlah  sampel  untuk  setiap  kelas.  Ini menunjukkan  performa  yang  sangat  baik  dari model dalam klasifikasi kedua kelas tersebut.

## 4.7. Pembahasan Pelatihan
Tabel 1. Hasil Pelatihan Model No. Skenario Pengujian Waktu Hasil Akurasi Dataset Train Data Val Dat a Test Data 1. Resnet50 Optimasi Adam, Akuisisi Data  80  % dan  20  %, dan  Batch Size 32 6.663 detik 79,68 % 83,2 % 79,33 % 2. Resnet50 Optimasi Adam, Akuisisi Data  80  % dan  20  %, dan  Batch Size 64 7.681 detik 62,96 % 61,1 9 % 60,79 % 3. Resnet50 Optimasi Adam, Akuisisi Data  70  % dan  30  %, dan  Batch Size 32 6.272 detik 86,34 % 86,8 4 % 84,09 % 4. Resnet50 Optimasi Adam, Akuisisi Data  70  % dan  30  %, dan  Batch Size 64 8.645 detik 48,94 % 50,4 0 % 50,49 % 5. Resnet50 Optimasi SGD, Akuisisi Data  80  % dan  20  %, dan  Batch Size 32 5.284 detik 95,93 % 93,1 9 % 94,66 % 6. Resnet50 Optimasi SGD, Akuisisi Data  80  % dan  20  %, dan  Batch Size 64 4.815 detik 94,06 % 92 % 90,39 % 7. Resnet50 Optimasi SGD, Akuisisi Data  70  % 3.593 detik 96,17 % 92,7 1 % 93,73 %
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
dan  30  %,
dan  Batch Size 32 8. Resnet50 Optimasi SGD, Akuisisi Data  70  % dan  30  %, dan  Batch Size 64 4.563 detik 95,02 % 92,3 0 % 92,44 %
Pada  tabel  diatas  akurasi  dataset  terbaik secara  keseluruhan  diperoleh  nomor  7  dengan menggunakan Resnet50 Optimasi SGD, Akuisisi Data 70 % dan 30 %, dan Batch Size 32. Dengan masing-masing perolehan pada data train, validation, dan test yaitu dengan capaian 95,93 %, 93,19 %, dan 94,66 %.
Berdasarkan  proses  pelatihan  keseluruhan yang  menggunakan  epoch  30  dalam  semua skenario  pengujian,  waktu  keseluruhan  yang dibutuhkan  paling  banyak  terdapat  pada skenario  pengujian  menggunakan  Resnet50 Optimasi Adam, Akuisisi Data 70 % dan 30 %, dan  Batch  Size  64  dengan  waktu  yang dibutuhkan yaitu 8.645 detik.

## 4.8. Pembahasan Pengujian dan Evaluasi
Tabel 2. Hasil Pengujian dan Evaluasi Model No. Skenario Pengujian Akur asi Rata-Rata Presis i Rec all F1- Score 1. Resnet50 Optimasi Adam, Akuisisi Data 80  %  dan  20 %,  dan  Batch Size 32 0,79 0,82 0,79 0,79 2. Resnet50 Optimasi Adam, Akuisisi Data 80  %  dan  20 %,  dan  Batch Size 64 0,61 0,68 0,61 0,58 3. Resnet50 Optimasi Adam, Akuisisi Data 70  %  dan  30 %,  dan  Batch Size 32 0,84 0,85 0,84 0,84 4. Resnet50 Optimasi Adam, Akuisisi Data 70  %  dan  30 %,  dan  Batch Size 64 0,50 0,56 0,50 0,37
5. Resnet50 Optimasi SGD, Akuisisi Data 80  %  dan  20 %,  dan  Batch Size 32 0,95 0,95 0,95 0,95 6. Resnet50 Optimasi SGD, Akuisisi Data 80  %  dan  20 %,  dan  Batch Size 64 0,90 0,91 0,90 0,90 7. Resnet50 Optimasi SGD, Akuisisi Data 70  %  dan  30 %,  dan  Batch Size 32 0,94 0,94 0,94 0,94 8. Resnet50 Optimasi SGD, Akuisisi Data 70  %  dan  30 %,  dan  Batch Size 64 0,92 0,92 0,92 0,92
Pada  penelitian  model  Resnet50  terdapat skenario  yang  memiliki  hasil  baik,  yaitu  pada skenario  pengujian  menggunakan  Resnet50 dengan Optimasi SGD, Akuisisi Data 80 % dan 20 %, dan Batch Size 32 dimana mendapatkan hasil  yang  cukup  baik  yaitu  0.95.  Begitu  juga pada 3 metrik yang lain yaitu Precision, Recall, dan  F1-Score  mendapatkan  nilai  paling  tinggi dibandingkan  penggunaan  model  Resnet50 yang lainnya dengan masing-masing mendapatkan nilai 0.95, 0.95 dan 0.95.

## 5. KESIMPULAN
a. Pengklasifikasikan  penyakit  kanker mulut  dengan  Arsitektur  Resnet50 dapat menggunakan metode Tranfer Learning dengan  menggunakan bobot ImageNet.
b. Model Resnet50 menggunakan Optimasi  SGD,  pada  Akuisisi  Data 70 % dan 30 %, dan menggunakan Batch Size 32. menghasilkan kinerja terbaik dalam evaluasi terhadap data pelatihan,  validasi,  dan  uji.  Hasil evaluasi tersebut menunjukkan tingkat  akurasi  sebesar  95,93% untuk data pelatihan, 93,19% untuk data  validasi,  dan  94,66%  untuk data uji.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
c. Hasil Penelitian menggunakan model  Resnet50  memiliki  hasil akurasi lebih baik apabila menggunakan Optimasi SGD, Akuisisi  Data  80  %  dan  20  %,
menggunakan Batch Size 32 dengan akurasi  sebesar  0.95  daripada
Optimasi  Adam  dengan  akurasi tertinggi  pada  penerapan  model Resnet50  menggunakan  Optimasi Adam  pada  akuisisi  data  70  %  dan 30  %  menggunakan  Batch  Size  32 dengan memperoleh akurasi sebesar 0.84.
d. Pada  pelatihan  dan  pengujian dengan  data  uji/validasi,  model Resnet50  menggunakan  Optimasi SGD, pada Akuisisi Data 70 % dan 30 %, dan menggunakan Batch Size 32.  mencapai  hasil  klasifikasi gambar  terbaik.  Kelas  normal berhasil  diklasifikasikan  dengan benar sebanyak 470 gambar, sedangkan terdapat 26 gambar yang salah  diklasifikasikan.  Untuk  kelas OSCC,  terdapat  473  gambar  yang diklasifikasikan  dengan  benar  dan hanya  37  gambar  yang  salah diklasifikasikan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada pihak-pihak  terkait  yang  telah  memberi dukungan terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] World  Health  Organization.  (2010). World health statistics 2010 . World Health
Organization.
[2] Adityawan, F., Dentawan, F., & Pritama, A. S. (2023). Kanker Mulut . UGM PRESS
[3] Sardogan, M., Tuncer, A., & Ozen, Y. (2018). Plant Leaf Disease Detection and
Classification  ased  on  CNN  with  LVQ
Algorithm.
[4] Fajrin,  M.,  &  Fatimah,  D.  D.  S.  (2015). Perancangan Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Kanker  Mulut. Jurnal  Algoritma , 12 (2),  192- 198.
[5] Putra,  D.  (2010). Pengolahan  Citra  Digital .
Yogyakarta: CV ANDI OFFSET.
[6] Futoma,  Joseph,  Morgan  Simons,  Trishan Panch,  Finale  Doshi-Velez,  and  Leo  Anthony Celi. (2020). “The Myth of Generalisability in Clinical  Research  and  Machine  Learning  in Health  Care.” The  Lancet  Digital  Health 2(9):e489–92. doi: 10.1016/S2589-
7500(20)30186-2.
[7] Goodfellow,  I.,  Bengio,  Y.,  &  Courville,  A. (2016). Deep learning . MIT press.
[8] Salawazo, V. M. P., Gea, D. P. J., Gea, R. F., &  Azmi,  F.  (2019).  Implementasi  metode convolutional  neural  network  (cnn)  pada peneganalan  objek  video  cctv. Jurnal  Mantik Penusa , 3 (1.1).
[9] Miranda,  N.  D.,  Novamizanti,  L.,  &  Rizal,  S. (2020).  Convolutional  Neural  Network  pada klasifikasi  sidik  jari  menggunakan  RESNET- 50. Jurnal Teknik Informatika (Jutif) , 1 (2), 61- 68.
[10] Kingma,  D.  P.,  &  Ba,  J.  (2017).  Adam:  A method  for  stochastic  optimization. arXiv preprint arXiv:1412.6980 .
[11] Ruder,  S.  (2016). An  overview  of  gradient descent optimization algorithms . 1–14. http://arxiv.org/abs/1609.04747
[12] Yudianto, M. R. A., Kusrini, K., & Al Fatta, H.  (2020).  Analisis  Pengaruh  Tingkat  Akurasi Klasifikasi  Citra  Wayang  dengan  Algoritma Convolitional  Neural  Network. (JurTI)  Jurnal Teknologi Informasi , 4 (2), 182-191.
[13] Bengio,  Y.,  Lecun,  Y.,  &  Hinton,  G.
(2021).  Deep  learning  for  AI. Communications of the ACM , 64 (7), 58-65.