## ANALISIS PERFORMA RESNET-152 DAN ALEXNET DALAM KLASIFIKASI JENIS KANKER KULIT
Tommy Saputra 1 , Muhammad Ezar Al Rivan 2
Program Studi Informatika Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Universitas Multi Data Palembang hikeruhinara@gmail.com 1 , meedzhar@mdp.ac.id 2
Submitted February 10, 2023; Revised July 5, 2023; Accepted July17, 2023

## Abstrak
Kanker  kulit  merupakan  penyakit  berbahaya.  Jenis  kanker  kulit  terbanyak  ditemukan  di  Indonesia adalah melanoma . Kasus melanoma mencapai 9,6 juta kasus pada tahun 2018. Penanganan cepat dan tepat dapat menyembuhkan kanker kulit. Deteksi kanker kulit membutuhkan ahli dan biaya yang mahal. Deteksi dini kanker kulit dapat dilakukan dengan sistem deteksi jenis kanker berdasakan kelas benign dan malignant menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) dengan arsitektur ResNet- 152 dan AlexNet . Data yang digunakan diambil dari International Skin Imaging Collaboration (ISIC) archives tahun 2019. Algoritma optimizer yang digunakan yaitu Adaptive Moment Estimation (Adam) dan Mini-Batch Gradient Descent (MBGD).  Arsitektur ResNet -152 menggunakan optimzizer MBGD memberikan hasil terbaik dengan akurasi sebesar 87,85%.
Kata Kunci : AlexNet , ISIC, Kanker Kulit, Optimizer , ResNet -152

## Abstract
Skin  cancer  is  a  dangerous  disease.  The  most  common  skin  cancers  in  Indonesia  is  melanoma. Melanoma cases reached 9,6 million in 2018. Skin cancer can be cured with proper and quick treatment. Skin cancer early detection can be done by detection system types of skin cancer based on benign and malignant  classes  using  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  with  ResNet-152  and  AlexNet architecture.  The  data  are  taken  from  the  2019  International  Skin  Imaging  Collaboration  (ISIC) archives.  The  optimizer  algorithms  used  are  Adaptive  Moment  Estimation  (Adam)  and  Mini-Batch Gradient  Descent  (MBGD).  The  result  of  the  research  indicates  that  ResNet-152  architecture  using MBGD optimizer gives the best result with an accuracy of 87.85%
Keywords : AlexNet, ISIC, Optimizer, ResNet-152, Skin Cancer

## 1. PENDAHULUAN
Kulit merupakan lapisan terluar dari tubuh manusia  yang  sering  memicu  penyakit. Penyakit  kulit  muncul  tidak  hanya  berasal dari interaksi sesama manusia, namun juga melalui  media  lainnya  yang  digunakan orang berpenyakit kulit menular [1].  Salah satu  penyakit  berbahaya  yang  menyerang kulit adalah kanker. Penyebab utama kanker kulit  akibat  dari  paparan  sinar ultraviolet radiation (UV-R)  pada  pigmen  kulit  yang rendah,  dan  faktor  genetika  [2].  Kanker kulit  diketahui  merupakan  jenis  kanker yang  paling  sering  ditemukan  di  Amerika Serikat  dengan  perawatan  melebihi  $8 milliar  [3].  Kanker  kulit  berbahaya  dapat dikategorikan  menjadi  2  jenis  yaitu
malignant dan benign .  Kanker malignant merupakan kanker yang dapat berkembang dan  menyebar  pada  tubuh  penderita, sedangkan  kanker benign merupakan kanker  berbahaya  yang  dapat  berkembang namun  tidak  dapat  menyebar  seperti  jenis kanker malignant [4].  Jenis  kanker  yang dikategorikan  sebagai benign antara  lain benign  keratosis , dermatofibroma ,  dan melanocytic nevus ; sedangkan jenis kanker yang  diketegorikan  sebagai malignant antara  lain actinic  keratosis , basal  cell carcinoma , melanoma , vascular lesion dan squamous  cell  carcinoma [5],  [6].  Deteksi dini  pada  kanker  kulit  dapat  dilakukan secara  konvensional  namun  membutuhkan
Vol. 8 No. 1 Agustus 2023
keterampilan pengamat yang
memungkinkan terjadinya human error [7].
Perkembangan teknologi sudah sangat maju sekarang  ini  khususnya  teknologi  yang mampu  khususnya  teknologi  paten  yang mampu  mengklasifikasikan  objek  seperti benda,  wajah,  bahkan  penyakit.  Salah  satu metode  yang  digunakan  dalam  klasifikasi jenis  penyakit  berbasis  citra  adalah deep learning dengan Convolutional  Neural Network (CNN)  [8].  Terdapat  banyak model  arsitektur  yang  dibangun  dalam CNN, diantaranya AlexNet dan ResNet .
AlexNet merupakan arsitektur pertama dari deep learning yang memenangkan kompetisi ImageNet  Large  Scale  Visual Recognition  Challenge (ILSVRC)  pada tahun  2012  [9]. AlexNet memiliki    total  8 layer  dengan  5  layer  konvolusi  dengan variasi  ukuran kernel serta  beberapa filter , dan 3 layer fully connected . Variasi ukuran kernel menjadi  salah  satu  alasan AlexNet memiliki  performa  yang  baik  dalam mengklasifikasikan dataset citra [10].
ResNet merupakan  salah  satu  arsitektur jaringan  saraf  tiruan  yang  mengusulkan logika pintasan pada beberapa lapisan serta menerapkan  fungsi  aktivasi  pada  lapisan layer sebelumnya. Metode ini memungkinkan perancangan
sistem jaringan buatan dengan lapisan yang dalam tanpa  terjadinya  kehilangan  gradien  [11].
ResNet memiliki  banyak  varian,  salah satunya adalah ResNet -152 yang menerapkan 152 lapisan pada jaringan yang terbentuk. ResNet -152 merupakan
arsitektur  yang  memenangkan  kompetisi ILSVRC  pada  tahun  2015  dengan  5 error teratas  sebesar  3,6%  yang  setara  dengan performa manusia dalam melakukan klasifikasi  [9].  Arsitektur ResNet -152 terdiri  dari  lima  proses  konvolusi  utama dengan  banyak  blok  konvolusi,  serta  satu lapisan fully connected .
Adaptive  Moment  Estimation (Adam) merupakan algoritma untuk optimasi fungsi
objektif stochastic berbasis  gradient  orde pertama berdasarkan  estimasi moment orde rendah. Algoritma ini merupakan gabungan keunggulan  yang  ada  pada  algoritma AdaGrad dan RMSProp .  Keuntungan  dari menggunakan  metode  ini  antara  lain penerapan  yang  mudah,    komputasi  lebih efisien, membutuhkan sedikit memori, tidak bergantung pada perubahan skala diagonal gradient ,  dan  sangat  baik  untuk  kasus dengan parameter yang banyak [12].
Mini-Batch  Gradient  Descent (MBGD) meruapakan  varian  dari  optimasi gradient descent yang mempertimbangkan sejumlah sampel  kecil  dari  keseluruhan  sampel pelatihan untuk menghitung gradien secara bertahap dan dilanjutkan dengan pembaruan bobot. MBGD membagi dataset pelatihan  menjadi  beberapa  kelompok ( batch )  dalam  proses  pelatihan.  Algoritma ini  mengurangi  variasi  pembaruan  bobot sehingga hasil lebih stabil, dan pembaruan secara  terus  menerus  dapat  mempercepat proses pelatihan [13].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  melihat performa  CNN  dengan  model  arsitektur ResNet -152  dan AlexNet menggunakan dataset ISIC 2019 untuk  proses klasifikasi jenis  kanker  kulit  pada  penderita.  Manfaat penelitian  ini  berupa    pemahaman  dalam preprocessing data kanker kulit, mengetahui  perbandingan  performa  dari model  yang  diteliti,  dan  mempermudah manusia dalam mengenali jenis kanker kulit.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  diterapkan  dengan menggunakan VSCode , GoogleColab, dan Kaggle dengan  bahasa  pemrograman python . VSCode digunakan untuk preprocessing , GoogleColab digunakan dalam  melakukan hyperparameter  tuning , dan Kaggle digunakan  dalam  membangun sistem  serta  menampilkan  hasil  pelatihan dan  pengujian.  Metode  penelitian  dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Teknik Pengumpulan Data Dataset penelitian diperoleh dengan teknik pengumpulan  data  sekunder. Dataset diambil  dari  situs  ISIC  khususnya archive tahun  2019  yang  dapat  diakses  melalui halaman website https://challenge.isic- archive.com/landing/2019/ . Dataset berisi citra  pada  8  jenis  kanker  kulit  yang dikategorikan  menjadi  2  kelas  penelitian yaitu benign dan malignant .
Preprocessing Preprocessing atau pemrosesan data merupakan  tahapan  penyesuaian dataset yang  digunakan  dengan  penelitian  yang dilakukan . Preprocessing diterapkan untuk mengatasi  masalah  data  yang  tidak  sesuai dengan  objek  penelitian  seperti  data berulang ( duplication ) dan data yang belum sesuai dengan objek penelitian ( noise ). Pada kasus  ini  diterapkan  beberapa code untuk
mengurangi noise pada  tiap  citra,  serta proses penghapusan citra.  Citra yang sudah sesuai  dilakukan resize menjadi  ukuran
224x224

## Implementasi
Implementasi  merupakan  tahapan  dalam mendapatkan  hasil  pengujian  yang  terdiri dari  pembagian dataset ,  proses  pelatihan, dan pengujian. Implementasi pelatihan dan pengujian diterapkan untuk masing-masing skenario model.
1. Proses  pembagian dataset dilakukan untuk membagi data pelatihan, pengujian  dan  validasi  sesuai  dengan rasio objek penelitian yaitu 80:10:10. 2. Pelatihan  atau training merupakan proses  pembentukan  model  yang  akan digunakan  dalam  proses  pengujian  atau testing .  Proses  pelatihan  pada  model dapat  berpengaruh  pada  hasil  dari pengujian.
3. Pengujian  atau testing bertujuan  untuk melihat  performa  model  yang  sudah dibangun  terhadap  data test yang digunakan.

## Evaluasi dan Pembahasan
Evaluasi dan pembahasan dilakukan dengan menerapkan perbandingan untuk tiap model skenario  yang  sudah  diuji.  Perbandingan diterapkan  pada  nilai accuracy , precision , recall ,  dan f1-score pada  hasil  prediksi dalam  proses  pengujian  yang  dihitung menggunakan confusion  matrix seperti yang ditunjukan pada Tabel 1. True Positive (TP)  menunjukan  banyak  data  aktual  dan prediksi  yang  sama-sama  bernilai  positif, dan  sebaliknya True  Negative (TN) menunjukan  banyak  data  aktual  dan prediksi  yang  sama-sama  bernilai  negatif. False  Positive (FP)  menunjukan  banyak data  aktual  yang  negatif  namun  diprediksi positif,  sebaliknya False  Negative (FN) menunjukan  data  aktual  yang  bernilai positif namun diprediksi bernilai negatif.
Tabel 1. Confusion Matrix Predicted Positive Negative Ac tu a l Positive TP FN Negative
FP TN 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
(1)
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁
(3)
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2∗𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)
Hasil  evaluasi  ditunjukan  dalam  bentuk tabel  perbandingan  untuk  setiap  arsitektur dan grafik perbandingan untuk keseluruhan skenario pengujian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  yang  dibahas  pada  penelitian  ini berupa perbandingan performa dari masing- masing skenario pengujian yang dilakukan. Hasil  akhir  berupa  pemilihan  skenario terbaik dalam melakukan klasifikasi kanker kulit jenis benign dan malignant .

## Pengumpulan Data
Data diperoleh dari situs resmi ISIC archive tahun  2019  yang  terdiri  dari  8  label  jenis kanker  yaitu Melanocytic  Nevus (NV), Benign  Keratosis (BKL), Dermatofibroma (DF), Melanoma (MEL), Basal  Cell Carcinoma (BCC), Actinic Keratosis (AK), Vascular  Lesion (VASC)  dan Squamous Cell  Carcinoma (SCC)  [14],  [15],  [16]. Dataset ISIC  2019  terdiri  dari  25331  citra kanker  kulit. Dataset dibagi  menjadi  2 kategori  jenis  kanker  yaitu benign dan malignant dimana  kategori  jenis  kanker ditunjukan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pembagian Kelas Kelas Penelitian Kelas Dataset ISIC 2019 Benign Melanocytic Nevus (NV) Benign Keratoses (BKL) Dermatofibroma (DF) Malignant Melanoma (MEL) Basal Cell Carcinoma (BCC)
Actinic Keratosis (AK),
Vascular Lesion (VASC) Squamous Cell Carcinoma (SCC)

## Preprocessing
Preprocessing atau pemrosesan data merupakan tahapan penting agar data yang digunakan  dapat  menghasilkan  performa terbaik  dalam  proses  pelatihan  dan pengujian. Dataset dibersihkan  terlebih dahulu  dari  data  yang  sama  ( duplication ) dan  data  yang  tidak  sesuai  dengan  objek penelitian.  Pada  kasus  ini,  data  yang  tidak sesuai  dengan  penelitian  adalah  citra padding .  Citra  dengan padding diproses dengan  menghilangkan padding sebanyak mungkin  untuk  mengurangi noise pada proses  pelatihan  model.  Data  yang  sudah diperiksa  kemudian  diterapkan resize menjadi 224x224 piksel untuk mengurangi beban memori pada proses pelatihan model. Pada proses ini juga dilakukan penghapusan citra  untuk  data  yang  yang  tidak  dapat digunakan  dalam  penelitian  yaitu  data dengan tag nama downsampled karena data tersebut  merupakan  data  yang  sudah diproses  sebelumnya  untuk  kepentingan penelitian tertentu pada dataset ISIC 2019, sehingga total dataset yang digunakan ada 23257 citra.

## Gambar 2. Pengurangan Padding pada Citra

## Implementasi
Implementasi  yang  diterapkan  berupa pembagian  data,  pelatihan,  dan  pengujian model yang sudah dibangun.
1. Pembagian Data
Pembagian data dilakukan dengan membagi data  menjadi  rasio  80:10:10.    Sebelum masuk  pada  proses  pelatihan,  data  perlu dilakukan balancing terlebih  dahulu  untuk mengatasi imbalance  data pada  masing- masing  kelas  penelitian. Balancing data dilakukan  dengan  mengurangi  beberapa data  pada  kelas  NV  karena  memiliki  data terbanyak  pada dataset ISIC  2019.  Pada Tabel 2 ditunjukan pembagian data sebelum dilakukan balancing dan    Tabel  3 menunjukan pembagian data setelah proses balancing .

## Tabel 2. Jumlah Data yang Unbalanced
Kelas Train Test Validation BKL 181 3 1120 6 225 142 8 202 140 4 DF 191 19 29 NV 920 2 118 4 117 3 AK 692 7367 78 918 97 934 BCC 265 2 343
328 MEL 332 6 412 410 SCC 501 59 68 VAS C 196 26 31 Total 18573 2346 2338 Tabel 3. Jumlah Data Balanced Kelas Train Test Validation BKL 1813 7367 225 918 202 934 DF 191
19 29 NV 5363 674 703
AK 692 7367 78 918 97 934 BCC 2652 343
328 MEL 3326 412 410 SCC 501 59 68 VASC 196 26 31 Total 14734 1836 1868
2. Pelatihan Sebelum masuk proses pelatihan, dilakukan hyperparameter  tuning terlebih  dahulu menggunakan data validasi untuk
mendapatkan banyak batch size dan epoch yang  optimal.  Pada  kasus  ini  didapat  nilai batch  size dan epoch yang  paling  sesuai dengan penelitian adalah batch size sebesar 32,  dan epoch sebanyak 30. Proses pelatihan  meliputi  penerapan  arsitektur
AlexNet dan ResNet -152  kemudian  setiap arsitektur  diterapkan optimizer Adam  dan MBGD dengan learning rate awal 0.0001. Pada Gambar 3 dan Gambar 4 menunjukan hasil  pelatihan  menggunakan  arsitektur ResNet -152,  sedangkan  Gambar  5  dan Gambar  6  menunjukan  hasil  pelatihan menggunakan arsitektur AlexNet .

## Gambar 3. Training Accuracy dan Loss pada Arsitektur ResNet-152
Jika  dilihat  pada  Gambar  3,  hasil  terbaik pada training  accuracy dan loss pada ResNet -152 dicapai menggunakan optimizer MBGD dengan accuracy terbaik sebesar 99,43%  dan loss terendah sebesar 0.017.  Pada  grafik  terlihat  dengan  jelas bahwa accuracy terus  meningkat  dan loss semakin  berkurang  kemudian  mulai  stabil pada epoch ke 19.
Gambar 4. Validation Accuracy dan Loss pada Arsitektur ResNet-152
0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2 0 10 20 30 Acc u ra cy Epoch Loss ResNet152Adam Loss ResNet152MBGD Accuracy ResNet152Adam Accuracy ResNet152MBGD 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0 10 20 30 Acc u ra cy Epoch
Loss ResNet152Adam Loss ResNet152MBGD Accuracy ResNet152Adam Accuracy ResNet152MBGD
Pada Gambar 4 hasil terbaik pada validation accuracy dicapai  dengan  menggunakan optimizer MBGD dengan accuracy terbaik sebesar  88,16%    dan validation  loss terendah  dicapai  dengan optimizer Adam dengan loss terendah sebesar 0,3581. Pada grafik validation terlihat  kenaikan  dan penurunan yang tidak stabil, hal ini terjadi karena  data  validasi  cenderung  lebih beragam  dibandingkan  data  latih  yang sudah  diterapkan data  augmentation pada proses pelatihannya.

## Gambar 5. Training Accuracy dan Loss pada Arsitektur AlexNet
Gambar  5  menunjukan  hasil  terbaik  dari training accuracy dan loss dicapai  dengan optimizer Adam  dengan  nilai accuracy sebesar  81,18%  dan loss terendah  sebesar 0.3681.  Pada  grafik  terlihat  kenaikan accuracy dan penurunan loss yang stabil.
Gambar 6. Validation Accuracy dan Loss pada Arsitektur AlexNet
Pada  gambar  6  terlihat  hasil  terbaik  dari validation accuracy dan loss pada arsitektur AlexNet dicapai  menggunakan optimizer Adam  dengan accuracy tertinggi  sebesar 81,91%  dan loss terendah  sebesar  0.3922. Sama  halnya  dengan  grafik  validasi  pada ResNet -152, validation  accuracy dan loss pada AlexNet juga mengalami kenaikan dan penurunan  yang  tidak  stabil  akibat  data validasi yang cenderung beragam dibandingkan data latih.
3. Pengujian
Pengujian  atau testing meliputi  beberapa tahapan  yaitu  prediksi  dalam  bentuk confusion  matrix ,  perhitungan accuracy, recall,  precision, dan f1-score ;  serta perbandingan  hasil  pengujian.  Berikut  ini ditunjukan  hasil  prediksi  berupa confusion matrix untuk skenario pertama yaitu model ResNet -152 dengan optimizer Adam.

## Tabel 4. Confusion Matrix ResNet-152
dengan Optimizer Adam Predicted Class Benign Malignant Ac tu a l
Benign 757 138 Malignant 161 780
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 0 10 20 30 40 A cc u ra cy Epoch Loss AlexNetAdam Loss AlexNetMBGD Accuracy AlexNetAdam Accuracy AlexNetMBGD 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 0 10 20 30 Acc u ra cy Epoch Loss AlexNetAdam Loss AlexNetMBGD Accuracy AlexNetAdam Accuracy AlexNetMBGD
Pada kelas benign , jumlah data benign yang diklasifikasikan  bernilai  benar  oleh  sistem ( True  Positive )  sebanyak  757  data  dan terklasifikasi bernilai salah ( False Positive ) sebanyak 161 data. Sebaliknya, jumlah data malignant yang  diklasifikasikan  bernilai benar  oleh  sistem  ( False  Negative ) sebanyak  138  data  dan  terklasifikasi bernilai salah ( True Negative ) sebanyak 780 data.  Hasil  prediksi  kemudian  dihitung untuk  mencari  nilai accuracy , recall , precision , dan f1-score . 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1)
= 757+780
757+780+161+138
= 0,83716
Nilai precision , recall ,  dan f1-score untuk kelas benign pada  model ResNet -152 dengan optimizer Adam.
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) = 757 757+161
= 0,82462
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3) = 757 757+138
= 0,84581 𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2∗𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)
= 2×0,82462×0,84581 0,82564+0,84581 = 0,83457
Langkah  yang  sama  digunakan  untuk mencari nilai precision , recall , dan f1-score pada  kelas malignant pada  model ResNet - 152 dengan optimizer Adam.
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 780 780+161
= 0,82891
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 780 780+138 = 0,84967
𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2∗𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛∗𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
= 2×0,82891×0,84967
0,82891+0,84967 = 0,83916
Tahapan  yang  sama  diterapkan  untuk seluruh skenario pengujian sehingga didapatkan  tabel  hasil  pengujian  sebagai berikut.

## Tabel 5. Hasil Pengujian ResNet-152 dengan
Optimizer Adam No. Class Precision Recall F1- score 1. Benign 84,58% 82,46% 83,51% 2. Malignant 82,89% 84,97% 83,92% Accuracy 83,71%

## Tabel 6. Hasil Pengujian ResNet-152 dengan Optimizer MBGD
No. Class Precision Recall F1- score 1. Benign 87,25% 88,67% 87,95% 2. Malignant 88,48% 87,04% 87,75% Accuracy 87,85%

## Tabel 7. Hasil Pengujian AlexNet dengan Optimizer Adam
No. Class Precision Recall F1- score 1. Benign 80,68% 82,35% 81,51% 2. Malignant 81,98% 80,28% 81,12% Accuracy 81,32%

## Tabel 8. Hasil Pengujian ResNet-152 dengan Optimizer Adam
No. Class Precision Recall F1- score 1. Benign 86,09% 72,11% 78,48% 2. Malignant 76,01% 88,34% 81,71% Accuracy 80,23%

## Evaluasi dan Pembahasan
Evaluasi  dilakukan  dengan  melakukan perbandingan  hasil  pengujian  untuk  setiap skenario.  Hasil  dari  evaluasi  berupa  hasil performa  model  skenario  terbaik  dalam melakukan  klasifikasi  jenis  kanker benign dan malignant .  Pada  Gambar  7  ditunjukan grafik  perbandingan  untuk  setiap  skenario pengujian.

## Gambar 7. Perbandingan Hasil Pengujian Model
Berdasarkan  perbandingan  hasil  pengujian model  untuk  setiap  skenario  pengujian menunjukan bahwa model dengan arsitektur ResNet -152  secara  keseluruhan memiliki accuracy yang  lebih  baik dibandingkan AlexNet dengan  rata-rata hasil accuracy , precision , recall ,  dan f1- score diatas  87%,  dan  model  dengan optimizer MBGD  memiliki  akurasi  yang
cenderung  lebih  baik  pada  arsitektur ResNet -152,  namun  sedikit  lebih  buruk pada  arsitektur AlexNet dibandingkan optimizer Adam.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan dapat disimpulkan bahwa model dengan  arsitektur ResNet -152  dan AlexNet dapat digunakan dalam mengklasifikasikan jenis kanker benign dan malignant dengan baik.  Algoritma  optimasi  yang  digunakan dapat berpengaruh terhadap akurasi pelatihan dan pengujian model dimana pada kasus  ini  algoritma  optimasi  MBGD cenderung  lebih  baik  dibandingkan  Adam. Arsitektur yang berbeda juga menghasilkan akurasi yang berbeda. Hal ini dapat dilihat pada  kelas benign dimana  hasil  terbaik dicapai  dengan  arsitektur ResNet -152 menggunakan optimizer MBGD  dengan accuracy , precision , recall ,  dan f1-score secara  berurutan  sebesar  87,85%,  87,25%, 88,65%,  dan  87,95%  yang  jauh  lebih  baik jika dibandingkan dengan arsitektur AlexNet .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Rosana,  P.  Wijaya,  dan  F. Bimantoro, “Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit pada Manusia dengan Metode  Dempster  Shafer,” J. Comput. Sci. Informatics Eng. , vol. 4, no.  2,  hal.  129–138,  Des  2020,  doi: 10.29303/jcosine.v4i2.285.
[2] A. Tarbuk, A. M. Grancarić, dan M. Šitum,  “Skin  Cancer  and  UV Protection,” Autex Res. J. , vol. 16, no. 1,  hal.  19–28,  Mar  2016,  doi: 10.1515/aut-2015-0050.
[3] N. C. F. Codella, D. Gutman, M. E.
Celebi, B. Helba, M. A. Marchetti, S. W. Dusza, A. Kalloo, K. Liopyris, N. Mishra,  H.  Kittler,  dan  A.  Halpern,
“Skin lesion analysis toward melanoma detection:  A  challenge  at the 2017 International symposium on
0.8785 0.8785 0.8371 0.8371 0.8023 0.8023 0.8132 0.8132 0.8725 0.8848 0.8458 0.8289 0.8609 0.7601 0.8068 0.8198 0.8867 0.8704 0.8246 0.8497 0.7211 0.8834 0.8235 0.8028 0.8795 0.8775 0.8351 0.8392 0.7848 0.8171 0.8151 0.8112 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 b e n ig n mali gn an t b e n ig n mali gn an t b e n ig n mali gn an t b e n ig n mali gn an t MBG D A d am MBG D A d am R es N et-152 A le xN et f1-score Recall Precision Accuracy
biomedical  imaging  (ISBI),  hosted by  the  international  skin  imaging collaboration (ISIC),” in Proceedings - International Symposium  on  Biomedical  Imaging , IEEE,  Okt  2018,  hal.  168–172.  doi: 10.1109/ISBI.2018.8363547.
[4] M.  R.  Hasan,  M.  I.  Fatemi,  M.
Monirujjaman Khan, M. Kaur, dan A. Zaguia,  “Comparative  Analysis  of Skin Cancer (Benign vs. Malignant) Detection Using Convolutional
Neural Networks,” J. Healthc. Eng. , vol. 2021, hal. 1–17, Des 2021, doi: 10.1155/2021/5895156.
[5] B. Harangi, A. Baran, dan A. Hajdu,
“Assisted  deep  learning  framework for multi-class skin lesion classification  considering  a  binary classification  support,” Biomed. Signal Process. Control , vol. 62, Sep 2020, doi: 10.1016/j.bspc.2020.102041.
[6] W.  Yan,  I.  I.  Wistuba,  M.  R. Emmert-Buck,  dan  H.  S.  Erickson, “Squamous  Cell  Carcinoma  - Similarities  and  Differences  among Anatomical  Sites.,” Am.  J.  Cancer Res. ,  vol.  1,  no.  3,  hal.  275–300, 2011,  [Daring].  Tersedia  pada: www.ajcr.us
[7] D. Z. Haq, “Klasifikasi Citra Kanker
Kulit  Menggunakan  Convolutional Neural Network Model Googlenet,” UIN  Sunan  Ampel  Surabaya,  2021. [Daring]. Tersedia pada: http://digilib.uinsby.ac.id/id/eprint/4 6741 [8] D.  Gunawan  dan  H.  Setiawan,
“Convolutional  Neural  Network dalam  Citra  Medis,” KONSTELASI Konvergensi  Teknol.  dan  Sist.  Inf. , vol. 2, no. 2, hal. 376–390, Mei 2022, doi: 10.24002/konstelasi.v2i2.5367.
[9] C.  C.  Aggarwal, Neural  Networks and  Deep  Learning ,  1  ed.  Cham:
Springer  International  Publishing,
2018. doi: 10.1007/978-3-319-
94463-0.
[10]  I. Singh, G. Goyal, dan A. Chandel, “AlexNet
architecture based convolutional  neural  network  for toxic  comments  classification,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , Okt 2022, doi: 10.1016/j.jksuci.2022.06.007. [11]  B.  Falahkhi,  E.  F.  Achmal,  M. Rizaldi,  R.  Rizki,  dan  N.  Yudistira, “Perbandingan  Model  AlexNet  dan
ResNet  dalam  Klasifikasi  Citra Bunga Memanfaatkan Transfer Learning  Comparison  of  AlexNet and ResNet Models in Flower Image Classification Utilizing Transfer Learning,” J.  Ilmu  Komput.  Agri- Informatika , vol. 9, no. 1, hal. 70–78, 2022,  [Daring].  Tersedia  pada: http://journal.ipb.ac.id/index.php/jik a
[12]  D. P. Kingma dan J. L. Ba, “Adam: A Method
for Stochastic Optimization,” ICLR ,  Des  2015,
[Daring]. Tersedia pada: http://arxiv.org/abs/1412.6980
[13]  F. R. J. Simanungkalit, H. Hanifah, G. Ardaneswari,  N.  Hariadi,  dan  B.  D. Handari,  “Prediction  of  students’ academic  performance  using  ANN with mini-batch gradient descent and Levenberg-Marquardt  optimization algorithms,”  in Journal  of  Physics: Conference  Series ,  IOP  Publishing Ltd,  Nov  2021.  doi:  10.1088/1742- 6596/2106/1/012018.
[14]  P.  Tschandl,  C.  Rosendahl,  dan  H. Kittler,  “Data  descriptor:  The
HAM10000 dataset, a large collection of multi-source
dermatoscopic  images  of  common pigmented  skin  lesions,” Sci.  Data , vol. 5, no. 1, hal. 180161, Agu 2018, doi: 10.1038/sdata.2018.161.
[15]  M.  Combalia,  N.  C.  F.  Codella,  V. Rotemberg,  B.  Helba,  V.  Vilaplana, O. Reiter, C. Carrera, A. Barreiro, A. C. Halpern, S. Puig, dan J. Malvehy,
“BCN20000:  Dermoscopic  Lesions in  the  Wild,”  Agu  2019,  [Daring]. Tersedia pada: http://arxiv.org/abs/1908.02288 [16]  H. Luqman, Z. Sari, dan Handhajani, “Klasifikasi  Citra  Pigmen  Kanker Kulit  Menggunakan  Convolutional Neural Network,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  hal.  379– 385, Apr 2021, doi: 10.29207/resti.v5i2.3001.