## Pengaruh Image Enhancement Contrast Stretching dalam Klasifikasi CT-Scan Tumor Ginjal Menggunakan Deep Learning
M Ilham Hatta 1 , Febi Yanto 2 , Iis Afrianty 3 , Liza Afriyanti
1,2,3,4 Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Negri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Riau, Indonesia E-mail: 11950111703@students.uin-suska.ac.id 1 , febiyanto@uin-suska.ac.id* 2 , iis.afrianty@uin- suska.ac.id 3 , liza.afriyanti@uin-suska.ac.id 4
Abstract - The kidneys are essential organs in the human body, crucial for removing metabolic waste. Impaired kidney function can lead to an irreversible decline, known as chronic kidney disease. Another condition affecting the kidneys is kidney tumors, which are the third most common type of tumor after prostate and bladder tumors, with around 208,500 cases (2%) of all cancer cases globally. This research employs the Image Enhancement Contrast Stretching technique to enhance CT scan images of kidney tumors for  deep  learning  classification  using  the  EfficientNet-B0  architecture.  The  dataset  is divided into 80% for training, 10% for validation, and 10% for testing, resulting in 1824 training, 228 validation, and  228  test  data  points  per  class.  Hyperparameters  include  Adamax  and  RAdam  optimizers  with learning  rates  of  0.01,  0.001,  and  0.0001.  The  highest  performance  was  achieved  using  the  Image Enhancement  Contrast  Stretching  technique  with  the  Adamax  optimizer  and  a  learning  rate  of  0.01, yielding  99.92%  accuracy,  99.85%  precision,  100%  recall,  and  a  99.92%  F1-score.  For  the  original dataset with the same optimizer and learning rate, the best performance was 99.12% accuracy, 98.28% precision,  100%  recall,  and  a  99.13%  F1-score.  This  technique  has proven  to  enhance  kidney  tumor classification models.
Keywords : Classification, Contrast Stretching, Deep Learning, EfficientNet-B0, Kidney Tumor.
Intisari - Ginjal adalah organ vital dalam tubuh manusia yang berperan utama dalam mengeluarkan sisa- sisa metabolisme tubuh. Gangguan fungsi ginjal dapat menyebabkan penurunan fungsi ginjal dan tidak dapat  dipulihkan  yang  dikenal  dengan  ginjal  kronis.  Penyakit  lainnya  yang  dapat  terjadi  pada  ginjal adalah tumor ginjal. Tumor ginjal adalah tumor ketiga paling umum setelah tumor prostat dan kandung kemih,  dengan  sekitar  208.500  kasus  (2%)  dari  seluruh  kasus  kanker  di  dunia.  Penelitian  ini menggunakan teknik Image Enhancement Contrast Stretching untuk meningkatkan kualitas citra CT- Scan  tumor  ginjal  dalam  klasifikasi  deep  learning  dengan  arsitektur  EfficientNet-B0.  Dataset  dibagi dengan rasio  80%  dari  total  dataset  digunakan  untuk  pelatihan  model,  10%  untuk  validasi,  dan  10% untuk pengujian. Sehingga masing-masing kelas terdiri dari 1824 data latih, 228 data validasi, 228 data uji. Hyperparameter yang digunakan meliputi optimizer Adamax dan RAdam dengan learning rate 0.01, 0.001,  dan  0.0001.  Hasilnya,  penggunaan  teknik  Image  Enhancement  Contrast  Stretching  dengan optimizer  Adamax  dan  learning  rate  0.01  menghasilkan  performa  tertinggi  dengan  akurasi  99,92%, presisi 99,85%, recall 100%, dan F1-score 99,92%. Untuk dataset original dengan optimizer Adamax dan learning rate 0.01, performa tertinggi adalah akurasi 99.12%, presisi 98.28%, recall 100%, dan F1- score 99.13%. Teknik Image Enhancement Contrast Stretching terbukti meningkatkan performa model klasifikasi tumor ginjal.
Kata Kunci : Contrast Stretching, Deep Learning, EfficientNet-B0, Klasifikasi, Tumor Ginjal.

## I. P ENDAHULUAN
Ginjal adalah organ vital dalam tubuh manusia yang berperan utama dalam mengeluarkan sisa-sisa metabolisme tubuh, seperti ureum, kreatinin, dan asam urat. Gangguan fungsi ginjal dapat menyebabkan penurunan fungsi ginjal yang progresif dan tidak dapat dipulihkan, dikenal sebagai penyakit ginjal kronis.[1]. Penyakit lainnya yang dapat terjadi pada ginjal adalah tumor
ginjal[2]. Tumor ginjal adalah tumor ketiga paling umum setelah tumor prostat dan kandung kemih, dengan sekitar 208.500 kasus (2%) dari seluruh kasus kanker di dunia. Di Indonesia, insiden kanker ginjal adalah 3 kasus per 100.000 penduduk dengan rasio pria terhadap wanita sebesar 3,2:1. Pasien yang menunjukkan satu atau lebih temuan klinis harus dicurigai menderita tumor ginjal[3].
Pencitraan  yang  digunakan  untuk  mendeteksi,  mendiagnosis,  dan  menilai  karakteristik tumor ginjal meliputi ultrasound, CT scan, dan Magnetic Resonance Imaging (MRI). CT scan dianggap  sebagai  metode  yang  sangat  akurat  untuk  mendeteksi  massa  ginjal,  dengan sensitivitas mencapai 100% dan spesifisitas 95%[4]. Penelitian dalam bidang pengolahan citra medis menunjukkan bahwa teknik Image Enhancement, khususnya Contrast Stretching (CS), dapat  meningkatkan  kualitas  citra  CT-scan  dengan  peningkatan  rentang  dinamis  gambar dengan  peregangan  kontras  linier  melalui  pemodelan  histogram  dan  fungsi  transformasi intensitas. Penelitian tentang implementasi contrast stretching pada citra medis telah dilakukan. Berdasarkan analisis kualitas citra dan evaluasi kuantitatif, ditemukan bahwa metode kontras stretching  memberikan  hasil  yang  signifikan  secara  visual  lebih  baik  untuk  citra  MRI dibandingkan  dengan  metode  equalisasi  histogram  dan  equalisasi  histogram  adaptif.  Metode contrast  stretching  memiliki  nilai  MSE  terendah,  yaitu  0,00346[5].  penelitian  contrast stretching  lainnya  menunjukkan  bahwa  metode  kontras  stretching  dapat  diterapkan  untuk memperbaiki  citra  greyscale  dan  citra  RGB  (true  color)  yang  memiliki  kontras  rendah  atau cenderung  gelap.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  metode  kontras  stretching  efektif  dalam meningkatkan kualitas citra dengan cara meratakan histogram yang awalnya terfokus pada satu area  tertentu,  sehingga  informasi  dalam  citra  menjadi  lebih  jelas  dibandingkan  dengan  citra aslinya[6]. Rentang intensitas: nilai intensitas rendah dan tinggi dihitung secara heuristik, dan topeng bentuk kuadrat dipindahkan untuk membersihkan gambar [7]. Penelitian lainnya tentang pengolahan citra mamografi menggunakan metode contrast stretching telah dilakukan. Terbukti dapat meratakan sebaran intensitas sehingga kontras citra mamografi semakin meningkat.[8]
Peneliti  terdahulu  telah  mendapatkan  hasil  yang  memuaskan  dari  penggunaan Convolutional  Neural  Network  (CNN)  sebagai  metode  pengolahan  citra  medis  seperti klasifikasi, deteksi, segmentasi, dan peningkatan citra [9]. Arsitektur EfficientNet-B0, sebagai salah satu varian terkini dari model CNN telah menunjukkan keuungulannya. Penelitian CNN untuk  melakukan  perbandingan  akurasi  arsitektur  dari  EfficientNet-B0,  AlexNET  dan DarkNet-53  dari  data  rambu  lalu  lintas  pada  dataset  German  Traffic  Signs  Recognition Benchmark (GTSRB). Hasil menunjukkan, Arsitektur EfficientNet-B0 mengungguli aristektur lainnya dengan persentase akurasi EfficientNet-B0 98,64%, AlexNET 97,45% dan DarkNet-53 94,69%[10].  Penelitian  EfficientNet-B0  lainnya  tentang  klasifikasi  citra  daging  sapi,  daging babi, dan oplosan telah dilakukan. Hasil menunjukkan bahwa model dengan rasio pembagian data  90:10  mencapai  akurasi  tertinggi  menggunakan  citra  asli,  optimizer  Adamax,  aktivasi tersembunyi  Swish,  dan  learning  rate  0,1,  dengan  nilai  akurasi  mencapai  97,11%,  presisi 97,14%, recall 97,11%, dan F1-Score 97,11%. Di sisi lain, untuk rasio pembagian data 80:20, model  yang  menggunakan  citra  augmentasi,  optimizer  RAdam,  aktivasi  tersembunyi  ReLU, dan  learning  rate  0,01,  mencapai  akurasi  tertinggi  sebesar  95,06%,  presisi  95,12%,  recall 95,06%,  dan  F1-Score  95,12%[11].  Penelitian  dibidang  medis  tentang  sistem  pengenalan covid-19  menggunakan  arsitektur  EfficientNet-B0  secara  signifikan  meningkatkan  akurasi prediksi  dibandingkan  dengan  penggunaan  arsitektur  ResNet-18.  Penelitian  CNN  lainnya tentang  kombinasi  segmentasi  dan  klasifikasi  tumor  ginjal  dapat  mencapai  tingkat  akurasi 99,5%  untuk  tumor  jinak  dan  ganas[12].  Penelitian  CNN  tumor  ginjal  lainnya  yang  telah dilakukan.  Hasil  menunjukkan  akurasi  model  untuk  mengenali  citra  (Normal/Tumor  dan Jinak/Malignant) model VGG16, ResNet50, dan 2D-CNN didapatkan akurasi 60%, 96%, dan 97%[13].  Penelitian  CNN  yang  membandingkan  penggunaan  augmentasi  data  dan  tanpa augmentasi data telah dilakukan. Hasil penelitian menunjukkan akurasi tanpa augmentasi hanya
mancapai akurasi 82% sampai 96%. sedangkan setelah augmentasi data berada diantara 97% sampai  100%.    Penelitian  tentang  deteksi  dan  klasifikasi  tumor  otak  menggunakan  CNN didapatkan hasil, model dapat mendeteksi Tumor dan Tidak Tumor dengan akurasi 96,08% dan F1-Score 97,3%[14]. Penelitian yang CNN lainnya yang telah dilakukan mengenai klasifikasi Covid-19 dari citra ct-scan paru-paru CNN yang dilakukan dengan dataset berjumlah 3216 data dalam format JPG. Hasil pengujian menunjukkan nilai akurasi sebesar 100%. Namun, ketika dilakukan  pengujian  terhadap  data  baru  yang  tidak  termasuk  dalam  proses  pengujian  dan pelatihan,  terjadi  kasus  di  mana  citra  yang  seharusnya  diklasifikasikan  sebagai  Covid-19 diprediksi sebagai normal. Hal ini mungkin disebabkan oleh kualitas yang sangat baik dari data latih dan uji yang digunakan, yang mempengaruhi hasil klasifikasi saat menghadapi citra-citra yang berbeda.[15]
Banyak penelitian tentang CNN dan penggunaan Image Enhancement untuk meningkatkan kualitas  citra,  termasuk  penelitian  untuk  melakukan  prediksi  terhadap  citra  MRI  tumor  otak menggunakan  CNN  dan  Contrast  Stretching  dengan  arsitektur  MobileNetV2  dengan  hasil akurasi sebesar 97,47% dan 98,92%.[16] Sementara itu penelitian untuk identifikasi Pneumonia dari  hasil  rontgen  dada  menggunakan  8  model  arsitektur  dari  CNN  dan  CLAHE  didapatkan nilai  akurasi  tertinggi  yaitu  model  35  layer  dengan  akurasi  82.53%[17].  Penelitian  lainnya tentang pengunaan image enhancement pada CNN tentang membandingkan klasifikasi kanker paru-paru  dengan  menggunakan  teknik  image  enhancement  CLAHE.  Model  yang  dilatih dengan menggunakan data asli mencapai nilai F1-Score sebesar 81,69% dan akurasi 81,76%, sementara  model  yang  menggunakan  data  hasil  CLAHE  mencapai  nilai  F1-Score  sebesar 84,45% dan akurasi 84,71%.[18]
Berdasarkan  latar  belakang  dan  permasalahan  yang  telah  diuraikan  diatas,  maka  pada penelitian ini akan melakukan penelitian untuk mengetahui pengaruh penggunaan teknik  image enhancement  contrast  stretching  dalam  klasifikasi  citra  ct-scan  tumor  ginjal  menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur EfficientNet-B0.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Penelitian ini mengacu pada beberapa studi, termasuk yang dilakukan oleh Supiyanto dan Titik  Suparwati  mengenai  perbaikan  citra  menggunakan  metode  Contrast  Stretching.  Hasil studi  tersebut  menunjukkan  bahwa  metode contrast  stretching dapat  diterapkan  untuk memperbaiki citra greyscale dan citra RGB ( true color ) dengan kontras rendah atau citra gelap. Selain  itu,  metode  ini  dapat  meningkatkan  kualitas  citra  dengan  meratakan  histogram  yang awalnya terkonsentrasi pada area tertentu, sehingga informasi dalam citra menjadi lebih jelas dibandingkan dengan citra asli[6].
Penelitian  lain  tentang  penggunaan  metode  contrast  stretching  dilakukan  oleh  Tio Ramadhan,  dkk.  Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa  metode  contrast  stretching  dapat diterapkan untuk meningkatkan kualitas citra dengan mengonversi nilai RGB setiap piksel citra menjadi  bentuk  grayscale,  sehingga  diperoleh  nilai  grayscale  yang  baru.  Proses  contrast stretching  ini  efektif  untuk  memperbaiki  citra  digital  dengan  kontras  rendah,  membuat  citra menjadi  lebih  cerah  dan  objek  tampak  lebih  jelas.  Penelitian  ini  mengaplikasikan  proses contrast stretching pada sampel  citra 1 hingga 10 dan membandingkan hasilnya berdasarkan MSE dan PSNR. Sampel citra 6 menunjukkan hasil terbaik dengan nilai MSE = 0,010607 dan PSNR = 19,744[19]. Penelitian  ini  mencari tahu lebih dalam dari  dampak pengunaan Image Enhancement Contrast Stretching dalam klasifikasi CT-Scan tumor ginjal menggunakan Deep Learning dilakukan melalui serangkaian tahapan untuk memastikan hasil yang optimal.
Tahapan-tahapan penelitian seperti yang terlihat pada gambar berikut.

## Gambar 1. Metode Penelitian
Gambar 1 menggambarkan tentang tahapan dalam melakukan penelitian. Tahapan meliputi pengumpulan  data, preprocessing, implementasi deep  learning dan  evaluasi.  Tahapan  awal adalah pengumpulan data untuk penelitian yang di dapat dari website kaggle. Selanjutnya data di preprocessing dengan dilakukan image enhancement dan resize. Setelah itu, data yang sudah di  proses  akan  digunakan  untuk  melatih  model  menggunakan  deep  learning.  Model  akan dievaluasi menggunakan metode confusion matrix.

## A. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  ct-scan  ginjal  yang  akan  dijadikan  inputan. Dataset yang digunakan adalah dataset CT-Scan ginjal yang didapat dari website Kaggle yang berjumlah 12.446 gambar yang terdiri dari kista 3.709, normal 5.077, batu 1.377, dan tumor 2.283. Penelitian ini hanya mengunakan data pengujian yang telah didapatkan adalah normal dan tumor.

## B. Preprocessing
Tahap  berikutnya  adalah  melakukan  preprocessing  pada  data  CT-scan  ginjal.  Data  citra CT-scan  akan  melalui  proses  peningkatan  citra  (image  enhancement)  dengan  menggunakan metode contrast stretching dan penyesuaian ukuran (resize). Seluruh langkah preprocessing ini dilaksanakan dengan menggunakan bahasa pemrograman Python.
1. Image Enhancement Contrast Stretching
Contrast  stretching merupakan  teknik  yang  digunakan  untuk  mendapatkan  citra  baru dengan kontras yang lebih baik daripada kontras dari citra asalnya.

## Gambar 2. Transformasi Contrast Stretching
Pada Gambar 2, x merupakan nilai piksel dari citra sebelum diproses, sedangkan y adalah nilai  piksel  dari  citra  setelah  diproses.  Titik-titik  tersebut  akan  menentukan  bentuk  fungsi transformasi dan distribusi tingkat keabuan dari citra yang dihasilkan. Pada contrast stretching dapat diasumsikan bahwa citra memiliki range gray level dari 0 sampai 255. Titik ( 𝑥1, 𝑦1 ) dan ( 𝑥2, 𝑦2 )  akan  memengaruhi  bentuk  fungsi  transformasi  dan  distribusi  tingkat  keabuan  pada citra yang dihasilkan. Jika x1 = x2 dan 𝑦1  =  𝑦2 sehingga transformasi akan berbentuk garis lurus,  yang  berarti  tidak  ada  perubahan  tingkat  keabuan  pada  citra  yang  dihasilkan.  Untuk menghitung nilai hasil transformasi, dapat menggunakan fungsi berikut:
0 ≤ 𝑥 < 𝑥 1 , 𝑚𝑎𝑘𝑎 𝑦 = 𝑦 1 ∗ ( 𝑥 𝑥 1 ) (1)
𝑥 1 ≤ 𝑥 < 𝑥 2 , 𝑚𝑎𝑘𝑎 𝑦 = 𝑦 1 + (𝑦 2 −𝑦 1 )∗(𝑥−𝑥 1 ) (𝑥 2 − 𝑥 1 ) (2)
𝑥 2 ≤ 𝑥 ≤ 255, 𝑚𝑎𝑘𝑎 𝑦 = 𝑦 2 + (255−𝑦 2 )∗(𝑥−𝑥 2 ) (255− 𝑥 2 ) (3)
Dengan  : 𝑥1, 𝑥2, 𝑦1, 𝑦2 =  sembarang  nilai,  besarannya  dari  0  sampai  255.  Untuk menghindari hasil negatif dari proses transformasi, sebaiknya nilai 𝑥 1 ≤ 𝑥 2 dan nilai 𝑦 1 ≤ 𝑦 2 , sehingga diperoleh nilai pixel yang baru diantara 0 sampai 255.
(a)
(b)
Gambar 3. (a) Citra Original (b) Citra Contrast Stretching
Gambar  3  (a)  adalah  gambar  citra  sebelum  dilakukan  image  enhancement  contrast stretching.  Pada  gambar  tersebut  bisa  terlihat  bahwa  citra  tampak  gelap.  Sedangkan  hasil peningkatan kontras menggunakan image enhancement contrast stretching dapat dilihap pada Gambar 3 (b). Citra tampak lebih tajam dibandingkan dengan citra original.
(a)
(b)
Gambar 4. (a) Histogram Citra Original (b) Histogram Citra Contrast Stretching
Gambar 4 (a) adalah gambar histogram citra original. Pada gambar histogram tersebut bisa terlihat  bahwa  sebaran  intensitas  piksel  hanya  ada  di  rentang  0-160.  Sedangkan  hasil  dari histogram  setelah  dilakukan image  enhancement  contrast  stretching sebaran  intensitasnya diperluas menjadi 0-255.

## 2. Resize
Setelah  dataset  dilakukan  proses  contrast  stretching,  dataset  akan  diubah  ukurannya menjadi 224x224 piksel untuk memudahkan dalam memperoleh nilai ekstraksi selama proses ekstraksi  fitur.  Resolusi  ini  dipilih  karena  pada  model  arsitektur  efficientnet-b0  ketetapan resolusinya adalah 224x224 pixel.

## C. Deep Learning
Setelah dataset dilakukan contrast stretching dan resize, selanjutnya data dibagi  menjadi data latih, data validasi, dan data uji. Proses pembagian dataset dibagi dengan rasio 80% dari
total dataset digunakan untuk pelatihan model, 10% untuk validasi, dan 10% untuk pengujian. Sehingga masing-masing kelas terdiri dari 1824 data latih, 228 data validasi, 228 data uji.
T ABEL I
P EMBAGIAN D ATA Dataset Dataset Contrast Stretching Kelas Pelatihan (80%) Validasi (10%) Pengujian (10%) Pelatihan (80%) Validasi (10%) Pengujian (10%) Normal 1824 228 228 1824 228 228 Tumor 1824 228 228 1824 228 228

## 1. EfficientNet-B0
EfficientNet-B0 merupakan salah satu arsitektur model yang sudah dilatih sebelumnya dan terbukti  memberikan  akurasi  tinggi  dengan  meningkatkan  efektivitas  model  melalui optimalisasi parameter. [10] Berikut adalah gambar ilustrasi dari arsitektur EfficientNet-B0.

## D. Hyperparameter Optimization
Optimisasi  hyperparameter  merupakan  proses  untuk  mencari  kombinasi  optimal  dari hyperparameter  dengan  tujuan  untuk  mengoptimalkan  fungsi  kerugian  (loss  function)  pada jaringan neural. [11] Tensorflow adalah salah satu framework open-source milik Google untuk mengembangkan dan melatih model yang ada di deep learning. Tensorflow menyediakan opsi untuk  melakukan  pengoptimalan  model  cnn  yang  ingin  di  bangun  antara  lain  ada Adadelta, Adafactor,  Adagrad,  Adam,  Radam,  AdamW,  Adamax,  Ftrl,  Lion,  Nadam,  Optimizer, RMSprop ,  SGD  ( Gradient  Descent ).  Penelitian  ini  akan  menggunakan  hyperparameter optimization RAdam dan Adamax. Optimizer Adamax merupakan salah satu optimazer yang menghasilkan  performa  lebih  baik  dibanding  optimizer  Adam,  N-Adam,  dan  SGD[20]. Optimizer lain yang menghasilkan performa lebih baik yaitu RAdam dibandingkan optimizer Adam[11].

## E. Evaluasi
Tahap evaluasi melibatkan pemeriksaan akurasi model yang telah dibuat. Evaluasi akurasi dilakukan  menggunakan  matriks  klasifikasi  seperti  confusion  matrix,  yang  mengevaluasi akurasi, presisi, recall, dan F1-Score dari model tersebut.

## 1. Akurasi
Ini  digunakan  untuk  menghitung  persentase  kelas  prediksi  yang  benar  dibandingkan dengan jumlah total sampel yang dievaluasi.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑃+𝐹𝑁 (1)

## 2. Presisi
Digunakan untuk menghitung pola positif yang diprediksi dengan benar oleh semua pola prediksi di kelas positif.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)

## 3. Recall
Ini  digunakan  untuk  menghitung  proporsi  pola  positif  yang  berhasil  diklasifikasikan dengan benar dari keseluruhan pola positif yang sebenarnya ada.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)

## 4. F1-Score
Menghitung rata-rata harmonik antara tingkat recall dan presisi.
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Pelatihan Model
Eksperimen  dilakukan  menggunakan  Jupyter  Notebook  di  Visual  Studio  Code  dengan menggunakan bahasa pemrograman Python. Selain itu, eksperimen ini memanfaatkan beberapa pustaka  seperti  NumPy,  Matplotlib,  TensorFlow,  dan  lainnya  untuk  mendukung  pembuatan model dalam penelitian ini.

## T ABEL II P ELATIHAN MODEL MENGGUNAKAN DATASET ORIGINAL DAN CONTTRAST STRETCHING
No. Rasio Dataset Dataset Optimizer  Learning Rate Training Binary Accuracy Validation Binary Accuracy 1 80:20 Original Adamax 0.01 0.9690 0.9912 2 80:20 Original Adamax 0.001 0.9416 0.9605 3 80:20 Original Adamax 0.0001 0.8254 0.8640 4 80:20 Original RAdam 0.01 0.9575 0.9803 5 80:20 Original RAdam 0.001 0.9693 0.9890 6 80:20 Original RAdam 0.0001 0.8769 0.9057
No. Rasio Dataset Dataset Optimizer  Learning Rate Training Binary Accuracy Validation Binary Accuracy 7 80:20 Contrast Stretching Adamax 0.01 0.9843 0.9963 8 80:20 Contrast Stretching Adamax 0.001 0.9678 0.9744 9 80:20 Contrast Stretching Adamax 0.0001 0.8903 0.9049 10 80:20 Contrast Stretching RAdam 0.01 0.9781 0.9978 11 80:20 Contrast Stretching RAdam 0.001 0.9804 0.9956 12 80:20 Contrast Stretching RAdam 0.0001 0.9121 0.9291
Tabel II menunjukkan bahwa pelatihan model dilakukan pada 2 jenis dataset yaitu dataset original  dan  dataset  contrast  stretching.  Pelatihan  dijalankan  dengan  berbagai  variasi hyperparameter  dan  dilakukan  hingga  50  epoch.  Hasil  pelatihan  dengan  validation  binary accuracy tertinggi untuk dataset original terdapat pada eksperimen ke-1, sedangkan pada jenis dataset contrast stretching validation binary accuracy tertinggi terdapat pada eksperimen ke-10.

## Gambar 6. Grafik Pelatihan Dataset Original
Gambar  6  menunjukkan  grafik  pelatihan  untuk  dataset  original  pada  percobaan  ke-1 menggunakan  optimizer  Adamax  dengan  learning  rate  0.01.  Garis  biru  pada  grafik  tersebut adalah  training  binary  accuracy  dengan  nilai  0.9690  dan  garis  orange  pada  grafik  tersebut adalah validation binary accuracy dengan nilai 0.9912. Berdasarkan grafik dari hasil pelatihan model menunjukkan bahwa model tidak mengalami overfitting atau underfitting.

## Gambar 7. Grafik Pelatihan Dataset Contrast Stretching
Gambar 7 menunjukkan grafik pelatihan untuk dataset contrast stretching pada percobaan ke-10  menggunakan  optimizer  RAdam  dengan  learning  rate  0.01.  Garis  biru  pada  grafik tersebut  adalah  training  binary  accuracy  dengan  nilai  0.9781  dan  garis  orange  pada  grafik tersebut adalah validation binary accuracy dengan nilai 0.9978. Berdasarkan grafik dari hasil pelatihan model menunjukkan bahwa model tidak mengalami overfitting atau underfitting.

## B. Pengujian Model
Setelah menyelesaikan tahap pelatihan model dengan menggunakan dataset pelatihan dan validasi,  langkah  berikutnya  adalah  melakukan  pengujian  model  menggunakan  dataset pengujian. Pengujian dilakukan terhadap semua  model yang telah dilatih dengan dataset asli dan  dengan  penerapan  contrast  stretching.  Evaluasi  kinerja  model  dilakukan  dengan
menganalisis  confusion  matrix  yang  mencakup  nilai  akurasi  (accuracy),  presisi  (precision), recall, dan nilai F1-score, serta hasil prediksi untuk setiap kelas.
T ABEL III

## H ASIL P ENGUJIAN M ENGGUNAKAN D ATASET O RIGINAL DAN C ONTRAST S TRETCHING
Tabel III menunjukkan hasil pengujian yang menggunakan data uji yang belum pernah digunakan  sebelumnya.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  pada  dataset  original,  akurasi tertinggi  tercapai  pada  percobaan  ke-1,  sedangkan  pada  dataset  contrast  stretching,  akurasi tertinggi tercapai pada percobaan ke-7.
Gambar 8. Confusion Matrix Dataset Original
Gambar 8 merupakan Confusion Matrix dari percobaan ke-1 model dataset original dengan label prediksi (Predicted Labels) dan label asli (True Labels). Dari visualisasi confusion matrix tersebut, model hanya membuat 4 kesalahan prediksi di mana data Tumor diprediksi sebagai Normal, dan tidak ada kesalahan prediksi untuk data Normal yang diprediksi sebagai Tumor. Semua data Normal (228) diprediksi sebagai Normal, dan 224 dari 228 data Tumor diprediksi sebagai  Tumor.  Hasil  pengujian  ini  menunjukkan  bahwa  model  mencapai  akurasi  99.12%, precision 100%, recall 98.25%, dan f1-score 99.12%
No. Rasio Dataset Dataset Optimizer Learning Rate Accuracy Precision Recall F1-Score 1 80:20 Original Adamax 0.01 99.12 98.28 100.00 99.13 2 80:20 Original Adamax 0.001 96.71 96.10 97.37 96.73 3 80:20 Original Adamax 0.0001 87.28 85.42 89.91 87.61 4 80:20 Original RAdam 0.01 98.68 97.44 100.00 98.70 5 80:20 Original RAdam 0.001 98.90 97.85 100.00 98.92 6 80:20 Original RAdam 0.0001 92.11 90.34 94.30 92.27 7 80:20 Contrast Stretching Adamax 0.01 99.92 99.85 100.00 99.92 8 80:20 Contrast Stretching Adamax 0.001 98.24 98.67 97.81 98.24 9 80:20 Contrast Stretching Adamax 0.0001 90.27 90.10 90.52 90.29 10 80:20 Contrast Stretching RAdam 0.01 99.78 99.56 100.00 99.78 11 80:20 Contrast Stretching RAdam 0.001 99.56 99.13 100.00 99.56 12 80:20 Contrast Stretching RAdam 0.0001 92.25 91.64 92.98 92.31

## Gambar 9. Confusion Matrix Dataset Contrast Stretching
Gambar  9  merupakan  Confusion  Matrix  dari  percobaan  ke-7  model  dataset  contrast stretching dengan label prediksi (Predicted Labels) dan label asli (True Labels). Dari visualisasi confusion matrix tersebut, model hanya membuat 1 kesalahan prediksi di mana data Normal diprediksi sebagai Tumor, dan tidak ada kesalahan prediksi untuk data Tumor yang diprediksi sebagai  Normal.  Semua  data  Tumor  (228)  diprediksi  sebagai  Tumor,  dan  227  dari  228  data Normal diprediksi sebagai Normal. Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa model mencapai akurasi 99.92%, precision 99.85%, recall 100%, dan f1-score 99.92%

## Gambar 10. Grafik Perbandingan Hasil Pengujian Model
Gambar 10  menampilkan grafik perbandingan dari  hasil pengujian model data original dan data contrast stretching. Dari grafik tersebut menunjukkan bahwa model dengan dataset contrast  stretching  yang  ditandai  grafik  berwarna  hijau  memiliki  performa  tertinggi  yaitu, accuracy  99,92%,  precision  99,85%,  recall  100%  dan  f1-score  99,92%.  Sedangkan  model dengan  dataset  original  yang  ditandai  grafik  berwarna  biru  menghasilkan  performa  sedikit lebih rendah yaitu, accuracy 99.12%, precision 98.28%, recall 100%, f1-score 99.13%.
99.12 99.28 100 99.13 99.92 99.85 100 99.92 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 Accuracy Precision Recall F1-Score

## Grafik Hasil Pengujian Model
Original Contrast Stretching Baru

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengaruh  penggunaan  teknik  Image Enhancemnet Contrast Stretching untuk klasifikasi tumor ginjal menggunakan deep learning. Dataset  yang  digunakan  diperoleh  dari  website  kaggle  dengan  kelas  Normal  dan  Tumor. Selanjutnya dataset dilakukan Contrast Stretching dan Resize menjadi 224x224 pixsel. Resolusi 224x224  dipilih  karena  pada  penelitian  ini  model  dibangun  menggunakan  arsitektur EfficientNet-B0. Dataset dibagi dengan rasio 80% dari total dataset digunakan untuk pelatihan model, 10% untuk validasi, dan 10% untuk pengujian. Sehingga masing-masing kelas terdiri dari 1824 data latih, 228 data validasi, 228 data uji. Dari hasil pelatihan dan pengujian model menunjukan bahwa penggunaan teknik Image Enhancement Contrast Stretching menggunakan optimizer Adamax learning rate sebesar 0.01 memiliki performa tertinggi yaitu dengan akurasi 99,92%,  presisi  99,85%,  recall  100%,  dan  F1-score  99,92%.  Sedangkan  hasil  untuk  dataset original menggunakan optimizer Adamax learning rate 0.01 didapatkan performa tertinggi yaitu dengan accuracy 99.12%, precision 98.28%, recall 100%, f1-score 99.13%. Dapat disimpulkan bahwa  penggunaan  teknik  Image  Enhancement  Contrast  Stretching  untuk  klasifikasi  tumor ginjal  menggunakan  deep  learning  dapat  meningkatkkan  performa  model  karena  hasil  citra yang  dihasilkan  lebih  baik  dari  citra  original.  Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan menggunakan teknik Contrast Stretching terhadap citra RGB dan menggunakan arsitektur lain seperti VGG16.

## R EFERENSI
[1] J.  Kesehatan  Saintika  Meditory,  N.  Syuryani,  E.  arman,  G.  Eka  Putri,  and  S.  Syedza Saintika, “Perbedaan Kadar Ureum Sebelum Dan Sesudah Hemodialisa Pada Penderita Gagal  Ginjal  Kronik  Difference  In  Ureum  Levels  Before  And  After  Hemodialysis  At Ahmad  Mokhtar  Bukit  Tinggi  Hospital  In  2021”,  [Online].  Available: https://jurnal.syedzasaintika.ac.id
[2] F.  Aulia et  al. ,  “Implementasi  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  Untuk Mendeteksi Penyakit Ginjal,” 2022. [Online]. Available:
http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/
[3] A. Sylvia Lestari and H. Harun, “Pemeriksaan Penunjang Dalam Mendiagnosis Tumor Ginjal,” 2019.
[4] A. S. Lestari, M. A. Munir, and W. Suarsana, “Laporan Kasus : Pemeriksaan Penunjang Dalam Mendiagnosis Tumor Ginjal,” 2021.
[5] W. Angga, W. Kusuma, and A. Kusumadewi, “Penerapan Metode Contrast Stretching, Histogram  Equalization  Dan  Adaptive  Histogram  Equalization  Untuk  Meningkatkan Kualitas Citra Medis Mri,” Jurnal SIMETRIS , vol. 11, no. 1, 2020.
[6] T.  Suparwati  and  J.  Kamp  Walker  Kampus  Baru  Waena  Jayapura,  “Perbaikan  Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching.”
[7] D. D. Ruikar, K. C. Santosh, and R. S. Hegadi, “Contrast Stretching-Based Unwanted Artifacts Removal from CT Images,” in Communications in Computer and Information Science , Springer Verlag, 2019, pp. 3–14. doi: 10.1007/978-981-13-9184-2_1.
[8] Windy Deftia Mertiana, Tri Arief Sardjono, and Nada Fitrieyatul Hikmah, “Peningkatan Kontras  Citra  Mamografi  Digital  dengan  Menggunakan  CLAHE  dan  Contrast Stretching,” 2020.
[9] D.  Gunawan  and  H.  Setiawan,  “Convolutional  Neural  Network  dalam  Analisis  Citra Medis,” 2022.
[10]  G. Ay, A. Durdu, and B. S. Nesimioğlu, “Accuracy Comparison of CNN Networks on GTSRB Dataset,” Journal of Artificial Intelligence and Data Science (JAIDA) , vol. 2, no. 2, pp. 63–68, 2022, [Online]. Available: https://dergipark.org.tr/pub/jaida
[11]  H.  Almirza,  S.  Sanjaya,  L.  Handayani,  and  F.  Syafria,  “Klasifikasi  Daging  Sapi  dan Daging  Babi  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  EfficientNet-B0  dengan Augmentasi  Citra,” Media  Online) ,  vol.  3,  no.  6,  pp.  1013–1021,  2023,  doi: 10.30865/klik.v3i6.910.
[12]  Z.  Gong  and  L.  Kan,  “Segmentation  and  classification  of  renal  tumors  based  on convolutional neural network,” J Radiat Res Appl Sci , vol. 14, no. 1, pp. 412–422, Dec. 2021, doi: 10.1080/16878507.2021.1984150.
[13]  D. Alzu’bi et al. , “Kidney Tumor Detection and Classification Based on Deep Learning Approaches: A New Dataset in CT Scans,” J  Healthc  Eng ,  vol.  2022,  pp.  1–22,  Oct. 2022, doi: 10.1155/2022/3861161.
[14]  C. L. Choudhury, B. K. Mishra, C. Mahanty, and R. Kumar, “Brain Tumor Detection and  Classification  Using  Convolutional  Neural  Network  and  Deep  Neural  Network,” 2020.
[15]  Y. Finsensia Riti and S. S. Tandjung, “Klasifikasi Covid-19 Pada Citra CT Scans Paru- Paru Menggunakan Metode Convolution Neural Network,” 2022.
[16]  S.  Maqsood,  R.  Damaševičius,  and  R.  Maskeliūnas,  “Multi-Modal  Brain  Tumor Detection Using Deep Neural Network and Multiclass SVM,” Medicina (Lithuania) , vol. 58, no. 8, Aug. 2022, doi: 10.3390/medicina58081090.
[17]  Nur  Nafi’iyah  and  Endang  Setyati,  “Lung  X-Ray  Image  Enhancement  to  Identify Pneumonia  with  CNN,” 2021  3rd  East  Indonesia  Conference  on  Computer  and Information Technology (EIConCIT) , 2021, doi: 10.1109/E.
[18]  D. Abdillah Salafy, F. Yanto, S. Agustian, and F. Insani, “Perbandingan Klasifikasi Citra CT-Scan  Kanker  Paru-Paru  Menggunakan  Image  Enhancement  CLAHE  Pada EfficientNet-B0,” Media  Online ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1651–1659,  2023,  doi: 10.30865/klik.v4i3.1514.
[19]  Tio  Ramadhan,  Febriyanti  A.  Wara,  and  Imelda  Dua  Reja,  “Analisis  Perbaikan  Citra Digital Menggunakan Metode Contrast Streching”.
[20]  I. Maulana, N. Khairunisa, R. Mufidah Informatika, U. H. Singaperbangsa Karawang Jl Ronggo  Waluyo,  T.  Timur,  and  J.  Barat,  “Deteksi  Bentuk  Wajah  Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN),” 2023.