Perbandingan Model Klasifikasi Transfer Learning Convolutional Neural Network Tumor Otak Menggunakan Citra Magnetic Resonance Imaging
Noval Pratama 1* , Muhaza Liebenlito 2 , Yanne Irene 3
Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Syarif Hidayatullah Jakarta 1,2,3
Email: noval.pratama18@mhs.uinjkt.ac.id 1 , muhazaliebenlito@uinjkt.ac.id 2 , yanne.irene@uinjkt.ac.id 3

## ABSTRAK
Kata  Kunci: Analisis  Tumor Otak; Klasifikasi; CNN; Transfer Learning; Pemrosesan Citra Medis. Analisis  tumor  otak  menjadi  subjek  penting  dalam kedokteran,  di  mana  deteksi  yang  cepat  dan  akurat  dapat mengarah pada perawatan yang lebih baik. Tujuan penelitian ini  adalah  untuk  membandingkan  dan  mengevaluasi  kinerja delapan  model  arsitektur  jaringan  pre-built  yang  telah dibangun sebelumnya dalam mengklasifikasikan tumor MRI menggunakan  metodologi  pembelajaran  transfer  learning. Pada  penelitian  ini  dataset  yang  digunakan  merupakan  citra Magnetic  Resonance  Imaging (MRI)  sebanyak  3.264  yang terdiri  dari  meningioma,  glioma, pituitary dan  yang  tidak menderita  tumor  otak.  Pada  penelitian  ini,  peneliti menggunakan  arsitektur  jaringan  yang  telah  dilatih sebelumnya pada kumpulan data besar untuk tugas klasifikasi umum. Pendekatan pembelajaran transfer ini memungkinkan kita  untuk  memanfaatkan  fitur  tingkat  tinggi  yang  telah dipelajari oleh model dalam dataset umum dan menyesuaikannya  dengan  dataset  spesifik  tumor  otak  yang lebih  kecil.  Hasil  eksperimen  menunjukkan  bahwa pendekatan transfer learning ini berhasil mengklasifikasikan jenis  tumor  otak  dengan  akurasi  yang  memuaskan,  bahkan dengan  dataset  yang  terbatas.  Teknik  ini  menjanjikan  untuk meningkatkan  diagnosis  dini  dan  manajemen  tumor  otak dalam  praktik  klinis  dengan  memanfaatkan  kekuatan  model yang ada tanpa perlu melatih model dari awal.

## Coresponden Author: Noval Pratama
Email: noval.pratama18@mhs.uinjkt.ac.id Artikel dengan akses terbuka dibawah lisensi

## Pendahuluan
Tumor  adalah  sebutan  untuk  neoplasma  atau  lesi  padat  yang  terbentuk  akibat pertumbuhan sel tubuh yang tidak seharusnya yang mirip dengan simtom bengkak (Örgüç &  Arkun,  2020).  Tumor  dapat  terbentuk  dan  berkembang  di  beberapa  organ  tubuh manusia,  salah  satunya  otak  (Lah,  Novak,  &  Breznik,  2020).  Menurut  sebuah  data epidemiologi  berdasarkan  systematic  review,  insidensi  tumor  otak  di  dunia  terjadi sebanyak  10,82  per  100.000  penduduk  setiap  tahun.  Sedangkan  rentangnya  berkisar antara 0,01 sampai 25,95 per 100.000 penduduk setiap tahun (Evani, 2023). Tumor primer sendiri  adalah  tumor  yang  tumbuh  atau  terbentuk  dengan  sendirinya  (Ningsi,
Mukarramah,  &  Cahyanti,  2021).  Sedangkan  tumor  sekunder  adalah  tumor  yang terbentuk  dari  metastasis  atau  penyebaran  sel  kanker  dari  organ  lainnya.  Tumor  otak primer  yang  paling  banyak  ditemukan  adalah  glioma, American  Association  of Neurological menyebutkan  bahwa  sektitar  78%  dari  total  kasus  tumor  otak  ganas tergolong sebagai Glioma. Berdasarkan data statistic Central Brain Tumor Registry of the United States (CBTRUS), meningioma merupakan tumor otak paling banyak terdiagnosis secara  histologi  yaitu  36,8%,  yang  kemudian  diikuti  oleh  tumor pituitary sebanyak 16,2%.  Ketiga  tumor  tersebut  memiliki  tempat  yang  berbeda-beda  pada  otak  manusia. Adenoma pituitary atau Tumor otak pituitary adalah jenis tumor otak yang tumbuh pada kelenjar pituitary , yaitu kelenjar yang mengontrol berbagai fungsi tubuh serta melepaskan hormone kedalam aliran darah (Malik et al., 2022). Sedangkan meningioma adalah jenis tumor otak yang terjadi di meninges, yaitu lapisan jaringan yang mengelilingi bagian luar otak dan sumsum tulang belakang (Teoh, 2022). Tumor otak glioma yang terjadi di sel- sel glial pada otak (Yudha, 2022).
Selain  gejala  gejala  yang  ditimbulkan,  untuk  mengetahui  lebih  pasti  terkait keberadaan  sel  tumor,  maka  pasien  disarankan  untuk  melakukan  CT  Scan.  Dapat mengetahui jenis – jenis tumor tersebut berdasarkan tempat terbentuknya neoplasma yang tak wajar tersebut. Berdasarkan penjelasan tersebut, maka perlu digunakan suatu metode untuk  membagi  ketiga  jenis  tumor  otak  yang  telah  kami  sebutkan  sebelumnya. Menggunakan Convolution Neural Networks (CNN) saat ini merupakan pilihan terbaik dalam aplikasi pencitraan medis contohnya dalam mengklasifikasi jenis tumor otak (Haq, 2022; Harani & Hasanah, 2020). Meskipun CNN mencapai hasil terbaik pada kumpulan data yang besar, tapi CNN membutuhkan banyak data dan sumber daya komputasi untuk dilatih. Dalam beberapa kasus, kumpulan data terbatas dan mungkin tidak cukup untuk melatih CNN dari awal. Dalam skenario seperti itu, untuk memanfaatkan kekuatan CNN dan  pada  saat  yang  sama  mengurangi  sumber  daya  komputasi,  transfer  learning  dapat digunakan (Yudha, 2022). Salah satu arsitektur neural yang terbaik yaitu arsitektur VGG- 16.  VGG-16  merupakan  model  CNN  yang  dikemukakan  oleh  K.  Simonyan  dan A.Zisserman  dari  Universitas  Oxford  dalam  penulisannya  yang  berjudul  “ Very  Deep Convolutional  Networks  for  large-scale  Image  Recognition ”.  Model  tersebut  berhasil mencapai  92,7%  dan  merupakan  5  besar  akurasi  tes  pada  dataset  ImageNet  (Rizki  & Marina,  2020).  Ada  beberapa  jaringan  saraf  terlatih  lainnya  yang  telah  dipilih  para peneliti untuk membandingkan tingkat akurasinya, seperti EfficientNetB0, DenseNet169, dan ResNet50.
Penelitian sebelumnya oleh (Harahap, Nafisa, Purba, & Putri, 2023) menyatakan bahwa  melalui  eksperimen  dengan  4  cross-validation  dan  30  epoch,  MobileNetV2 menghasilkan  rata-rata  akurasi  sebesar  86.46%,  mampu  mengklasifikasikan  penyakit otak  pituitary  dengan  sempurna,  tetapi  belum  sepenuhnya  efektif  dalam mengklasifikasikan  penyakit  otak  glioma,  sering  kali  mendeteksinya  sebagai meningioma.  Penelitian  oleh  (Winnarto,  Mailasari,  &  Purnamawati,  2022)  yang menerapkan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengidentifikasi jenis citra  tumor  otak,  mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  99.7%  dan  nilai  F1-Score  tertinggi mencapai 99.6%. Penelitian lain oleh (Nafiiyah, 2023) fokus pada klasifikasi tumor otak menggunakan  metode  CNN  dengan  arsitektur  MobileNetV2.  Penelitian  ini  melibatkan
3167 citra MRI tumor otak dari empat kelas yang berbeda: Glioma Tumor, Meningioma Tumor, No Tumor, dan Pituitary Tumor. Model dilatih dengan adam optimizer, batch size 32, dan 30 epoch, dengan hasil pengujian mencapai  akurasi  sebesar 88.64%, precision 90%, dan recall 89%. Di samping itu, terdapat penelitian lain oleh (Hanin, Patmasari, & Fuâ,  2021)  yang  memfokuskan  pada  klasifikasi  penyakit  kulit  dengan  menerapkan metode Convolutional  Neural  Network .  Penelitian  ini  mengembangkan  sistem  untuk mengidentifikasi  penyakit  kulit  seperti  cacar  air,  scabies,  campak,  dan  jerawat,  dan berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 96.53%.
Penelitian sebelumnya mengarah pada pemilihan arsitektur neural untuk transfer learning,  dengan  VGG-16  dianggap  sebagai  pilihan  terbaik  berdasarkan  akurasi  pada dataset ImageNet , dan alternatif lain seperti EfficientNetB0, DenseNet169 , dan ResNet50 . Sebaliknya,  penelitian  terkini  lebih  terfokus  pada  evaluasi  kinerja  VGG16  dan DenseNet169 dalam mengklasifikasikan citra MRI tumor otak manusia dengan metode transfer  learning.  Dari  hasil  penelitian, DenseNet169 terbukti  unggul  dengan  akurasi 98%, sedangkan VGG16 mencapai 75%. Analisis kinerja melibatkan precision, recall, dan  f1-score ,  di  mana DenseNet169 secara  konsisten  menunjukkan  hasil  lebih  tinggi. Keseluruhan,  penelitian  ini  membawa  kebaharuan  dengan  meningkatkan  akurasi diagnostik dan klasifikasi pada kasus tumor otak, yang dapat mempercepat pengobatan dan meningkatkan peluang kesembuhan. Hal ini berfungsi sebagai dasar untuk penelitian lebih lanjut guna mengembangkan model yang lebih canggih atau aplikasi praktis dalam sistem layanan kesehatan.
Penelitian  ini  berdampak  positif  terhadap  sektor  kesehatan,  karena  tumor  otak merupakan  kanker  yang  serius  dan  mematikan.  Pendekatan  menggunakan  CNN  dan transfer  learning  dalam  mengklasifikasikan  tumor  otak  melalui  citra  MRI  merupakan terobosan baru, dimana pada riset ini membandingkan model CNN yang berbeda dalam konteks  transfer  learning,  mengidentifikasi  model  yang  paling  efektif  untuk  tugas klasifikasi tumor otak.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan  dan  mengevaluasi  kinerja delapan  model  arsitektur  jaringan pre-built yang  telah  dibangun  sebelumnya  dalam mengklasifikasikan  tumor  MRI  menggunakan  metodologi  pembelajaran transfer learning . Penelitian ini bertujuan untuk memberikan wawasan tentang cara kerja masing- masing  arsitek  dengan  menggunakan  matriks  konfusi  dan  pengukuran  seperti  recall, akurasi,  presisi,  dan  f1-score.  Selanjutnya,  penelitian  ini  juga  berfokus  pada  optimasi klasifikasi  untuk  menemukan  arsitektur  jaringan  optimal  dengan  karyawan  yang berkinerja  terbaik  dan  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kinerja tersebut.
Pengembangan  dataset  citra  MRI  tumor  otak  yang  lebih  luas  dan  beragam diperlukan  untuk  meningkatkan  generalisasi  model,  serta  mempertimbangkan  subtipe tumor  otak  yang  kurang  terwakili. Deep  Learning ,  khususnya  CNN  sering  dianggap sebagai “ Black Box ” karena sulit untuk diinterpretasi atau dimengerti secara intuitif oleh manusia,  penelitian  lebih  lanjut  dapat  mencoba  memperbaiki  interpretabilitas  model untuk memahami bagaimana model memutuskan klasifikasi, terutama pada bidang medis yang  memerlukan  keputusan  yang  jelas.  Penelitian  dapat  diperluas  dengan  eksplorasi model  yang  lebih  baru  atau  kompleks,  membandingkan  berbagai  algoritma  transfer
learning untuk meningkatkan pemahaman tentang pendekatan yang paling efektif. Studi lebih  lanjut  diperlukan  untuk  menguji  keberlanjutan  model  terhadap  variasi  data  dan sejauh mana model dapat digeneralisasi.

## Metode Penelitian
Tahapan Pre-processing
Pada penelitian ini dataset yang digunakan merupakan citra Magnetic Resonance Imaging (MRI) sebanyak 3.264 yang terdiri dari meningioma, glioma, pituitary dan yang tidak menderita tumor otak. Data dapat diakses pada Brain Tumor Classification. Dataset yang telah diambil akan di labeli selanjutnya sebelum data dibagi menjadi data training dan testing peneliti melakukan resize pada data menjadi 150 * 150 setelah itu dataset akan dibagi menjadi data training sebesar 90% dan data testing sebesar 10%. Dataset dari tipe Multiclass Classification memiliki satu atribut kelas yang terdiri dari banyak nilai.
Gambar 1. Sampel Gambar Dengan Masing-Masing Labelnya Convolutional Neural Network (CNN/ConvNet)
Convolutional  Neural  Network  (CNN/ConvNet) adalah  algoritma  dari deep learning yang biasa digunakan pada data dua dimensi seperti gambar, ConvNet digunakan untuk  mendeteksi  dan  mengenali  objek  pada  sebuah  gambar  menggunakan  metode supervised learning . Convolutional Neural Network memiliki cara kerja sel-sel saraf pada manusia, pada algoritma ConvNet memiliki tiga susunan neuron yaitu width, height, dan depth .  Beberapa  komponen  utama  pada ConvNet yaitu Convolution  Layer,  Pooling Layer, dan Fully Connected.Convolution Layer merupakan tempat dilakukannya operasi konvolusi  antara  matriks  citra  input  dengan  matriks-matriks  filter.  Setelah  dilakukan proses  konvolusi,  selanjutnya  lakukan  aktivasi  fungsi  aktivasi  menggunakan  fungsi Rectified  Linear  Unit  (ReLU) .  Pooling  Layer  dilakukan  untuk  memperkecil  ukuran feature map .
Jenis pooling yang digunakan yaitu max pooling , yang memilih nilai maksimum untuk jendela tertentu. Proses ini mirip dengan convolution layer yang digunakan untuk memindahkan  jendela  melintasi  area  gambar,  tetapi  di  sini  kita  menggunakan  jendela sebagai  referensi  untuk  memilih  nilai  maksimum  untuk  rentang  tertentu.  Proses  ini menghasilkan  output  berupa  matriks feature  map yang  berisi  maksimum  yang  dipilih. Fully  Connected  layer terbagi  menjadi  tiga  bagian  yaitu input  layer,  hidden  layer  dan output  layer . Input  Layer berguna  untuk  menggabungkan  seluruh  matriks feature  map dari proses pooling layer lalu semua piksel tersebut direntangkan menjadi sebuah vektor sepanjang jumlah piksel dari matriks yang didapat pada pooling layer. Kemudian seluruh nilai pada input layer digunakan untuk perhitungan pada hidden layer . Perhitungan pada layer ini yaitu mengalikan nilai-nilai yang ada di input layer dengan bobot yang sudah
diinisialisasi sebelumnya lalu ditambahkan dengan nilai bias. Kemudian akan didapatkan nilai output Z  jika  fungsi  aktivasi  ReLU  dimasukkan  untuk  semua  hasil  perhitungan. Hasil perhitungan ini digunakan dalam proses perhitungan pada output layer.Output layer akan  mengalikan  nilai  yang  dihitung  di hidden  layer dengan  bobot  yang  diinisialisasi sebelumnya, dan kemudian menambahkan nilai bias.

## Transfer Learning
Transfer learning adalah teknik atau metode yang memecahkan masalah serupa lainnya  dengan  menggunakan  model  yang  dilatih  pada  dan  dari  kumpulan  data  dan mengubah serta memperbarui parameter agar sesuai dengan kumpulan data baru (Ghazi, Yanikoglu,  &  Aptoula,  2017) . Oleh  karena  itu,  karena  pemahaman  layers  sebelumnya mengenali objek, peneliti akan melatih kembali lapisan terakhir sehingga peneliti dapat mempelajari perbedaannya dengan kacamata objek lain dan cara kerja transfer learning , seperti yang ditunjukkan di bawah ini.

## Gambar 2. Transfer Learning
Pada  penelitian  ini  terdapat  dua  arsitektur  jaringan  saraf  yaitu  VGG16  dan DenseNet169  telah  digunakan  untuk  tugas  pembelajaran  mendalam  dan  pembelajaran transfer.

## VGG16
VGG16  adalah  arsitektur  model  VGG  yang  paling  umum  digunakan.  VGG16 adalah  model  CNN  yang  menggunakan  lapisan convolutional dengan  spesifikasi filter convolutional kecil  (3×3).  Ukuran  filter  konvolusi  memungkinkan  kita  untuk meningkatkan kedalaman jaringan saraf dengan meningkatkan lapisan konvolusi. DenseNet169
DenseNet169  dimaksudkan  untuk  menghubungkan  semua  lapisan  ke  semua lapisan  lain  dalam  jaringan  secara feedforward .  Oleh  karena  itu,  untuk  setiap  lapisan, feature  map dari  setiap  lapisan  sebelumnya  digunakan  sebagai  input  ke  lapisan berikutnya. Densenet  mempunyai  beberapa keunggulan antara lain  mengurangi  jumlah parameter,  meningkatkan  distribusi  fitur,  meningkatkan  pengambilan  fitur,  dan mengurangi  masalah  gradien.  DenseNet  mudah  untuk  dilatih  karena  setiap  lapisan
memiliki  akses  langsung  ke  gradien  lapisan  input  melalui  fungsi  kerugiannya.  Ini memberikan pemeriksaan verbose implisit.

## Hasil dan Pembahasan Klasifikasi dengan Arsitektur VGG16
Pada  tahap  ini  kami  mengunduh  model pre-built sehingga  kita  bisa  melakukan transfer  learning,  selanjutnya  parameter include_top diatur  menjadi False agar output layer dari model pre-built tidak diikut sertakan. Setelah model pre-built telah terunduh, kami  menambahkan output  layer yang  sesuai  dengan case yang  sedang  diteliti,  disini kami menambahkan beberapa layer yaitu :
1. GlobalAveragePooling2D : Layer ini bertindak mirip dengan lapisan Max Pooling di CNN , satu-satunya perbedaan adalah bahwa ia menggunakan nilai ratarata, bukan nilai max  saat Pooling .  Ini  sangat  membantu  dalam  mengurangi  beban  komputasi  pada mesin saat pelatihan.
2. Dropout : Layer ini menghilangkan beberapa neuron pada setiap langkah dari lapisan membuat  neuron  lebih  independen  dari  neuron  tetangga.  Ini  membantu  dalam menghindari overfitting. Neuron yang akan dihilangkan dipilih secara acak. Parameter laju  adalah  kemungkinan  aktivasi  neuron  yang  disetel  ke  0,  sehingga  menjatuhkan neuron.
3. Dense :  Ini  adalah output  layer yang  mengklasifikasikan  gambar  ke  dalam  1  dari  4 kelas  yang  tersedia  dan  menggunakan  fungsi  softmax  yang  merupakan  generalisasi dari fungsi sigmoid.
Selanjutnya  kami  mengatur  fungsi  callback  tujuannya  adalah  untuk  membantu memperbaiki  bug  lebih  cepat  dan  dapat  membantu  membuat  model  yang  lebih  baik. Disini  kami  menggunakan  fungsi  callback  yaitu  TensorBoard,  ModelCheckpoint  dan ReduceLROnPlateu.  Akhirnya  kami  melakukan  training  model  menggunakan  model prebuilt dengan arsitektur VGG16 dan output layer seperti yang telah disebutkan diatas.
Gambar 3.  Training Accuracy
Gambar 3 menunjukkan training accuracy naik stagnan dari 0.3163 ke 0.7650 dan pada training loss dapat dilihat terjadi penurunan loss yang signifikan pada epoch kedua dari 10.1341 ke 1.2344, dan loss terakhir berada pada angka 0.5683 sedangkan validation accuracy naik secara fluktuatif dari 0.4286 ke 0.7007 dan validation loss stagnan turun dari 1.2509 ke 0.6817.
Tabel 1. Confusion Matrix Precision Recall F1-Score Accuracy 0.76 0.77 0.75 0.75 Tabel 1 menunjukkan hasil confusion matrix dari proses training menggunakan model transfer learning VGG16.

## Klasifikasi dengan Arsitektur DenseNet169
Sama  halnya  dengan  proses  pada  VGG16  diatas,  pada  klasifikasi  ini  peneliti melakukan langkah langkah yang sama, namun tentunya berbeda dengan model pre-built yang  diunduh,  kali  ini  model  yang  di  unduh  adalah  model  DenseNet169,  selanjutnya adalah proses training model.
Gambar 4. Training Accuracy Dapat  dilihat  pada  Gambar  4 training  accuracy stagnan  naik  dari  0.7806  ke 0.9974  dan training  loss stagnan  turun  dari  0.6304  ke  0.0082  sedangkan validation accuracy fluktuatif naik dari 0.5680 ke 0.9694 dan validation loss fluktuatif turun dari
7.4537 ke 0.1043 Tabel 2. Confusion Matrix dari Proses Training Precision Recall F1-Score Accuracy 0.97 0.98 0.98 0.98 Dapat dilihat hasil nilai confusion matrix dari proses training menggunakan model transfer learning DenseNet169 pada tabel 2.

## Perbandingan Confusion Matrix
Performa  klasifikasi  untuk  tiap  arsitektur network disajikan  dalam  bentuk Confusion matrix yang ditunjukkan pada Gambar 5 dan Gambar 6. Untuk mengevaluasi hasil  klasifikasi  tersebut,  digunakan  empat performance  metrics yaitu Accuracy, Precision, Recall dan F1-score .
Gambar 6. DenseNet169 Nilai  pada  diagonal  utama confusion  matrix mewakili  semua  contoh  yang diklasifikasikan dengan benar. Semakin gelap warna hijau pada diagonal utama confusion matrix di heatmap plot maka semakin akurat model mengklasifikasikan, sebaliknya jika warna  hijau  semakin  gelap  diluar  dari  diagonal  utama  maka  semakin  banyak  model melakukan  kesalahan  klasifikasi.  Antara  gambar  5  dan  gambar  6  dapat  dilihat  bahwa kesalahan klasifikasi paling sering terjadi pada gambar 5 yaitu arsitektur model VGG16.

## Kesalahan Klasifikasi
Berdasarkan evaluasi kinerja dan analisis yang lebih rinci, peneliti menampilkan beberapa  hasil  prediksi  dari  model  klasifikasi  yang  telah  dibuat  yaitu  model  arsitektur VGG16 dan DenseNet169 yang ditunjukkan pada tabel 3 dibawah.
Tabel 3. Model Arsitektur VGG16 dan DenseNet169
Contoh Gambar Kelas Sebenarnya VGG16 DenseNet169 Glioma Tidak Tumor Glioma Meningioma Meningioma
Meningioma
Pituitary
Meningioma Pituitary
Contoh Gambar Kelas Sebenarnya VGG16 DenseNet169 Tidak Tumor Tidak Tumor Tidak Tumor
Dapat  dilihat  pada  tabel  3  bahwa  model  dengan  arsitektur  VGG16  gagal mengklasifikasikan kelas glioma tumor dan pituitary tumor , lain hal nya dengan model arsitektur DenseNet169 yang dapat mengklasifikasikan kelas tumor dengan baik.
Tabel 4. Perbandingan Nilai Confusion Matrix pada Setiap Model Metrics VGG16 DenseNet169 Precision 0.76 0.97 Recall 0.77 0.98 Accuarcy 0.75 0.98 F1-Score 0.75 0.98 Dapat kita lihat juga perbandingan nilai confusion matrix pada setiap model pada tabel 4, ketika dilihat dari perbandingan tiap nilai metrics model DenseNet169 memiliki nilai precision, recall, accuracy dan fi-score lebih tinggi dibandingkan dengan VGG16 yang memiliki nilai lebih rendah.

## Kesimpulan
Penelitian ini melakukan analisis perbandingan kinerja arsitektur jaringan dalam klasifikasi  citra  MRI  dari  tumor  pada  otak  manusia.  Metode transfer  learning menggunakan  arsitektur pre-built diterapkan  untuk  mengklasifikasikan  gambar  tumor. Arsitektur pre-built yang digunakan yaitu VGG16 dan DenseNet169. Confusion matrix dengan performance  metrics yaitu precision,  recall,  accuracy dan f1-score digunakan untuk  menilai  kinerja  setiap  arsitektur pre-built yang  diterapkan.  Hasil  penelitian  ini menunjukkan bahwa kedua arsitektur pre-built yang digunakan berhasil mengklasifikasikan  citra  MRI  dari  tumor  pada  otak  dengan  menggunakan  metode transfer learning . Sebanyak 3.264 gambar yang telah diklasifikasikan dengan komposisi data training sebesar 90% dan data testing sebesar 10%, dari jumlah keseluruhan dataset, DenseNet169  memiliki  hasil  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  VGG16.  Untuk accuracy metric , DenseNet169 mencapai nilai 98%, sedangkan VGG16 hanya mencapai 75%.  Pada Performance  metric lainnya  yaitu recall dan f1-score menunjukkan  urutan yang  sama  yaitu  DenseNet169  dan  VGG16.  Selanjutnya  pada metric  precision nilai DenseNet memiliki hasil jauh lebih tinggi yaitu 97%, dibandingkan dengan VGG16 yang hanya  76%.  Oleh  karena  itu,  berdasarkan  seluruh  proses  yang  telah  dilakukan, DenseNet169  adalah  arsitektur pre-built dengan  kinerja  terbaik  untuk  klasifikasi  citra MRI dari tumor pada otak manusia. Untuk arah penelitian selanjutnya, disarankan untuk meningkatkan accuracy dan nilai performance metrics lainnya menggunakan arsitektur pre-built dengan menerapkan teknik lainnya seperti augmentasi atau algoritma optimasi.

## Bibliografi
Evani,  Saphira.  (2023).  Epidemiologi  Tumor  Otak.  Retrieved  from  alomedika.com website: https://www.alomedika.com/penyakit/onkologi/tumor- otak/epidemiologi
Ghazi,  Mostafa  Mehdipour,  Yanikoglu,  Berrin,  &  Aptoula,  Erchan.  (2017).  Plant identification  using  deep  neural  networks  via  optimization  of  transfer  learning parameters. Neurocomputing , 235 , 228–235.
Hanin, Muhammad Atsil, Patmasari, Raditiana, & Fuâ, R. Yunendah Nur. (2021). Sistem Klasifikasi  Penyakit  Kulit  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (cnn). EProceedings of Engineering , 8 (1).
Haq, Ahmad Fayyadh Qaimul.  (2022). Deteksi  tumor otak menggunakan Modification LU-NET berbasis CITRA MRI . Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
Harahap, Fahri Aulia Alfarisi, Nafisa, Anti Nada, Purba, Erika Nia Devina Br, & Putri, Nurul Adawiyah. (2023). Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network Arsitektur Model MobileNetV2 dalam Klasifikasi Penyakit Tumor Otak Glioma, Pituitary  dan  Meningioma. Jurnal  Teknologi  Informasi,  Komputer,  Dan Aplikasinya (JTIKA) , 5 (1), 53–61.
Harani,  Nisa  Hanum,  &  Hasanah,  Miftahul.  (2020). Deteksi  Objek  dan  Pengenalan Karakter Plat Nomor Kendaraan Indonesia Berbasis Python . Kreatif.
Lah,  Tamara  T.,  Novak,  Metka,  &  Breznik,  Barbara.  (2020).  Brain  malignancies: Glioblastoma  and  brain  metastases. Seminars  in  Cancer  Biology , 60 ,  262–273. Elsevier.
Malik, Zukri, Salam, Ainul Yaqin, Wardani, Hamidah Retno, Panma, Yuanita, Lestari, Trijati  Puspita,  Rahim,  Alfyan,  Wijayanti,  Anggia  Riske,  &  Faridah,  Virgianti Nur. (2022). Keperawatan Medikal Bedah II . Rizmedia Pustaka Indonesia.
Nafiiyah, Nur. (2023). Identifikasi Tumor Otak Citra MRI dengan Convolutional Neural Network. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , 8 (3), 213–219.
Ningsi,  Agustina,  Mukarramah,  Sitti,  &  Cahyanti,  Arika.  (2021).  Pengetahuan  dan Sumber Informasi Berhubungan dengan Tindakan Pemeriksaan Payudara Sendiri pada Siswi SMA. Jurnal Kebidanan Malakbi , 2 (2), 35–39.
Örgüç, Sebnem, & Arkun, Remide. (2020). Tumor-like lesions of bone and soft tissues and  imaging  tips  for  differential  diagnosis. Seminars  in  Musculoskeletal Radiology , 24 (06),  613–626.  Thieme  Medical  Publishers,  Inc.  333  Seventh Avenue, 18th Floor, New York, NY ….
Rizki, Ade Muhammad, & Marina, Nola. (2020). Klasifikasi kerusakan bangunan sekolah menggunakan  metode  convolutional  neural  network  dengan  pre-trained  model VGG-16. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa , 24 (3), 197–206.
Teoh, Teik Toe. (2022). CNN for Brain Tumor Classification. In Convolutional Neural Networks for Medical Applications (pp. 19–34). Springer.
Winnarto, Monikka Nur, Mailasari, Mely, & Purnamawati, Annida. (2022). Klasifikasi Jenis Tumor Otak Menggunakan Arsitekture Mobilenet V2. J. SIMETRIS , 13 (2),
1–12.
Yudha, I. Gde Anom A. (2022). Tumor Otak, Penyebab dan Penanganannya.