## PEMANFAATAN SAM DAN YOLOV8 UNTUK DETEKSI DAN SEGMENTASI PADA CITRA MRI TUMOR OTAK (UTILIZATION OF SAM AND YOLOV8 TO DETECTION AND SEGMENTATION OF BRAIN TUMOR ON MRI IMAGE)
Ardiansyah 1) , Krisna Nuresa Qodri 2) , Dion Al Banna 3) , dan Muhammad Zulfikhar Al-Baihaqi 4)
1, 2,3,4) Fakultas Kesehatan dan Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Klaten Jl. Ir. Soekarno Km.1 Buntalan Klaten e-mail: ardiansyah@umkla.ac.id 1) , krisna@umkla.ac.id 2) , dionalbanna07@gmail.com 3) , zulfialbaihaqi@gmail.com 4)

## ABSTRAK
Perkembangan kecerdasan buatan (AI) terkhusus untuk bidang Computer Vision (CV) yang bertujuan untuk mendapatkan informasi  berdasarkan  data  yang  terdapat  pada  media  visual  seperti  gambar,  video,  ataupun  lainnnya . AI  pada  bidang kesehatan seperti pengenalan citra atau Deep Learning (DL) menjadi pembahasan yang sering dijadikan objek penelitian dan pengembangan.  Keterbatasan  di  bidang  kesehatan  menjadi  kemunculan  pemanfaatan  AI  di  bidang  kesehatan  sehingga mendorong  penelitian  DL  dilakukan.  Segmentation  Anything  Model  (SAM)  dan  YOLOv8  merupakan  algoritma  baru  yang diperkenalkan. Sehingga, penelitian ini bertujuan mengukur pemanfaatan SAM dan YOLOv8 untuk deteksi  dan segmentasi pada data MRI Brain Tumor. Sebelum Proses training peneliti melakukan perbandingan segmentasi roboflow dan model SAM terlebih dahulu. Dataset dilabeling menggunakan Bounding Box oleh para ahli dari Hayatabad Medical Complex Peshawar. Dataset  berisikan  455  glioma,  550  meningoma,  620  pituitary. Penelitian  yang  telah  dilakukan  menyimpulkan pemanfaatan  SAM  sangat  mempermudah  proses  anotasi.  YOLOv8  dengan  task  segmentasi  mendapatkan  hasil akurasi Box untuk semua kelas 86% presisi, 87% Recall, 89% mAP50 dan 71% mAP 50-95. Sedangkan evaluasi performa mask mendapatkan hasil 86% presisi, 87% Recall, 89% mAP50, dan 70% mAP50-95. Penelitian yang dilakukan  mendapatkan  model  yang  telah  dilatih  menggunakan  YOLOv8n-seg  mendapatkan  hasil  sangat  baik meskipun merupakan model terkecil dari YOLOv8. Penelitian ini mendapatkan kelas tumor jenis glioma menjadi kelas dengan hasil yang terendah dikarenakan dataset yang digunakan tidak banyak. Disarankan untuk penelitian selanjutkan  menggunakan  data  augmentasi  untuk  menambah  penggunaan  dataset  setiap  kelas.  Sehingga memberikan hasil yang lebih baik.
Kata Kunci: YOLOv8, Instance Segmentation, MRI Tumor Otak, Segment Anything Model.

## ABSTRACT
The  development  of  artificial  intelligence  (AI)  is  specific  to  the  field  of  Computer  Vision  (CV)  to  obtain information  based on  data  contained  in  visual  media. AI  in  the  healthcare  field  such  as  image  recognition and Deep Learning (DL) is a discussion that is often used as an object of research and development. The health sector Limitation is the emergence of AI utilization in the health sector, which encourages DL research. Segmentation Anything  Model  (SAM)  and  YOLOv8  are  new  algorithms  introduced.  Thus,  this  research  aims  to  measure  the utilization of SAM and YOLOv8 for making the detection and segmentation of Brain Tumor MRI data. Before the training process, researchers first compared roboflow segmentation and the SAM model. The dataset was labeled with a Bounding Box by experts. The dataset contains 455 gliomas, 550 meningiomas, and 620 pituitaries. The research  concluded  that  the  utilization  of  SAM  greatly  simplified  the  annotation  process.  The  segmentation YOLOv8 obtained Box accuracy results for all classes of 86% precision, 87% Recall, 89% mAP50, and 71% mAP 50-95. The mask performance evaluation gets the results of 86% precision, 87% Recall, 89% mAP50, and 70% mAP50-95. The research obtained the YOLOv8n-seg model to get excellent results even though it is a tiny model of YOLOv8. This study found the glioma tumor class to be the class with the lowest results because the dataset used was  not  much.  The  researcher  encourages  other  researchers  to  use  data  augmentation  to  increase  the  use  of datasets for each class to provide better results.
Keywords: YOLOv8, Instance Segmentation, MRI Brain Tumor, Segment Anything Model.

## I. P ENDAHULUAN
erkembangan kecerdasan buatan (AI)
terkhusus untuk bidang Computer Vision (CV) yang bertujuan untuk mendapatkan informasi
berdasarkan data yang terdapat pada media visual seperti gambar, video, ataupun lainnnya. Pemanfaatan  AI  sudah  mencakup  berbagai  lini kehidupan guna meningkatkan produktifitas seperti pada  bidang  agrikultur  [1]  yang  memanfaatkan deteksi objek menghitung buah [2], penyakit pada
P
Ardiansyah, Qodri, Al Banna, dan Al-Baihaqi — Pemanfaatan SAM dan Yolov8 untuk Deteksi dan Segmentasi pada Citra MRI Tumor Otak
tanaman kopi [3], bidang pendidikan menggunakan deteksi  objek  untuk  mengenali  tajwid  [4]. Terkhusus  bidang  kesehatan  yang  menjadi pembahasan  pro  dan  kontra  [5],  [6]  terkait kecepatannya  AI  dalam  berintegrasi  di  bidang kesehatan  [7].  Hal  tersebut  sejalan  dengan keterbatasannya  dataset  yang  di  terbitkan  secara luas  [8].  AI  pada  bidang  kesehatan  seperti pengenalan citra atau Deep Learning (DL) menjadi pembahasan yang sering dijadikan objek penelitian dan pengembangan [9].
Deteksi  objek  merupakan  bagian  dari  CV  yang digunakan  untuk  berbagai  task  yang  bertujuan mendapatkan  informasi  berdasarkan  gambar  yang dijadikan  sebuah  objek  [10].  Telah  banyak pendekatan deteksi objek yang telah diperkenalkan seperti CNN, fast RCNN, dan You Only Look Once (YOLO) [10]. Tetapi, YOLO memiliki perbedaan diantar  algorima  CNN  dan  algoritma  lainnya meskipun  YOLO  menggunakan  arsitektur  CNN juga.  Sehingga,  YOLO  disebut  algoritma  yang memiliki  tingkat  akurasi  lebih  tinggi  dan  cepat dalam  memberikan  inferance  object  detection sesuai dengan namanya YOLO [11].
Segment  Anything  Model (SAM)  merupakan model  yang  dikembangkan  oleh  META  untuk bidang CV segmentasi citra [12]. SAM model yang pada  umumnya  dilatih  dengan  data  lebih  dari  1 milliar  mask  sehingga  dapat  mengindentifikasi piksel  yang  menjadi  objek.  Kemunculan  SAM bermula  terinsipirasi  dari  cabang  bidang  ilmu Natural  Languange  Processing (NLP)  yang memanfaatkan generalisasi zero-shot dan few-shot [13].
Deteksi  objek  sel  darah  putih  menggunakan Yolov8  yang  dihubungkan  DETR  teruji  telah meningkatkan akurasi [14]. Penggunaan algoritma YOLOv8  yang  di  hubungkan  dengan  DETR mampu meningkatkan akurasi deteksi dibandingkan  penggunaan  YOLOv8  tanpa  DETR sebesar 49% basophils dari 49%, 88% lymphocytes 2%,  63% monocytes 29%,  59% eosinophils 33%, and 81% neutrophils 3% [14].
Penelitian  AI  pada  bidang  kesehatan  lainnya yang  sering  dijadikan  objek  penelitian  adalah tumor  pada  otak  menggunakan  dataset Magnetic Resonance  Imaging (MRI)  [15].  Penelitian  krisna dkk [16] mengklasifikasikan tumor otak menggunakan dataset 253 gambar dan DL sebagai metode  klasifikasi  tumor  otak.  Lebih  spesifik  DL yang  digunakan  pada  penelitian  tersebut  adalah VGG16  dan  ResNet50  mendapatkan  kedua algoritma memiliki akurasi 96%.
Penelitian DL [17] terkait deteksi dan klasifikasi tumor otak dataset MRI membandingkan YOLOv5 model dan FastAi. Hasil pada penelitian yang telah dilakukan  memberikan  inferance  model  FastAi lebih baik daripada YOLOv5 dengna hasil 95.78% berbanding  85.95%.  Penelitian  lainnya  tentang tumor  otak  [18]  menggunakan  DL  YOLOv8  dan pemanfaatan  Augmentasi,  dataset  T1-weighted sebanyak 3064 gambar dengan kelas meningioma, glioma,  dan  pituitary.  Dari  penelitian  tersebut berhasil  mendapatkan  hasil  presisi  94%,  recall 90%,  mAP50  95%,  mAP-95  73%  secara keseluruhan.
Penelitian  [19]  pemanfaatan  SAM  untuk mengevaluasi  segmentasi  dari  dataset  tumor  otak mendapatkan hasil yaitu: SAM mampu berkontribusi  dalam  labeling  segmentasi  namun dalam  beberapa  percobaan  spesifik  model  tidak dapat berkerja dengan baik. SAM lebih efektif serta efisien  dalam  proses  labeling  tanpa  menurunkan kualitas  segmentasi.  Kinerja  SAM  menjadi  lebih baik terutama telah ditentukan batas area.
Penelitian  [20]  menggunakan  YOLO-NAS  dan SAM. SAM digunakan untuk membuat mask pada citra untuk menurunkan noise, perbaikan kecerahan  citra,  dan  juga  meningkatkan  kualitas dataset yang digunakan. Penelitian ini memasukan SAM  sebagai  kontribusi  penelitian  dan  juga memaparkan  SAM  menjadi  topik  yang  perlu  di improve  untuk  penelitian  setelahnya.  Anotasi segmentasi  sendiri  menjadi  terbatas  dikarenakan proses  segmentasi  melabelin  setiap  piksel  pada gambar  [21]  serta  anotasi  gambar  MRI  akan memakan  waktu  yang  sangat  banyak  saat preprocessing [22].
Berdasarkan  pemaparan  diatas  keterbatasan  di bidang kesehatan menjadi kemunculan pemanfaatan  AI  di  bidang  kesehatan  sehingga mendorong  penelitian  DL  dilakukan.  SAM  dan YOLOv8  merupakan  algoritma  baru  yang diperkenalkan.  Sehingga,  penelitian  ini  bertujuan mengukur pemanfaatan SAM dan YOLOv8 untuk deteksi  dan  segmentasi  pada  data  MRI Brain Tumor .

## II. STUDI PUSTAKA
Penelitian  terkait  tumor  otak  secara real-time yang memanfaatkan algoritma YOLO telah banyak dilakukan seperti penelitian [23] yang pada proses pelatihan  data  peneliti  melakukan  penambahan arsitektur  CNN  setelah  proses  klasifikasi  atau deteksi  objek  menggunakan  Yolov3.  Penelitian tersebut  mendapatkan  hasil  akurasi  97%  dengan
binary class atau 2 kelas tumor Low Grade Glioma dan High  Grade  Glioma .  Sehingga  tidak  dapat mengukur secara komprehensif bentuk tumor yang memiliki  bentuk  berbeda  setiap  kasus  yang ditemukan.
Penelitian  [18]  lainnya  Yolov8  dan  data agumentasi  untuk  memperbanyak  dataset  yang terbatas  memperoleh  evaluasi  mendapatkan  hasil untuk kelas Meningioma adalah 98% presisi, 95% recall, mAP50 98%, mAP50-95 84%. Glioma 89% presisi, 83% recall, 89% mAP50, mAP50-95 59%, Pituitary 95% presisi, 94% recall, the 97% mAP50, 75%  mAP50-95.  Perbedaan  dengan  penelitian yang  dilakukan  adalah  proses  preprocessing  data penelitian dilakukan tanpa menggunakan augmentasi  dataset  namun  yang  dilakukan memanfaatkan segmentasi citra.
Penelitian  [24]  terkait  tumor  otak  dan menggunakan Yolov8 mendapatkan hasil evaluasi penelitian  mendapatkan  hasil  yang  baik  yaitu 97.6%.  Penelitian tersebut yang dilakukan adalah menambahkan beberapa proses penggunaan SAM untuk mendapatkan hasil evaluasi yang lebih baik. Penelitian  [24]  menggunakan Bounding Box labeling berasalkan hasil labeling peneliti berbeda. Sedangkan  pada  penelitian  yang  dilakukan memanfaatkan  SAM  untuk  mengubah Bounding Box menjadi segmentasi objek pada area Bounding Box meskipun  memiliki  kesamaan  memanfaatkan labeling peneliti berbeda.
Penelitian  [25]  mengungkapkan  bahwa  SAM memiliki beberapa faktor untuk mendapatkan hasil yang  maksimal  yaitu:  penggunaan  dataset  yang berasal  dari  visual  2D,  3D,  dermoscopy, colonoscopy, X-ray. Dataset MRI sendiri termaksud dalam visual 3D dengan kualitas tinggi yang mampu merepresentasikan bagian tubuh [26], [27].  Segmentasi  gambar  menggunakan  DL menjadi  teknik  yang  akurat  dalam  mendeteksi tumor otak secara konvensional maupun informatif [28].

## III. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  yang  dilakukan  seperti Gambar 1 berikut.

## Gambar 1. Alur Penelitian
Gambar 1 merepresentasikan alur dari penelitian yang dilakukan diawali dengan pengumpulan dataset yang dimana dilakukan dari dataset  publik.  Langkah  kedua  yaitu pre- processing  dataset pada  penelitian  dilakukan mengubah semua gambar menjadi ukuran 640x640 serta  pembagian  dataset  menjadi  3  bagian  (train, validasi  dan  test).  Langkah  ketiga convert bounding  box ke  segmentasi  menggunakan roboflow.  Langkah  keempat  dan  kelima  yang dilakukan  peneliti  adalah  melatih  dataset  yang telah  disegmentasi  pada  tahap  sebelumnya    serta mengevaluasi  model  saat  train  dataset.  Langkah terakhir  adalah  melatih  model  yang  telah  dilatih dengan dataset test .

## A. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan dataset dari kaggel sebagai dataset publik  [29]  yang  telah  dilabeling  menggunakan bounding  box  oleh  para  ahli  dari Hayatabad Medical Complex Peshawar . Dataset berisikan 455 glioma ,  550 meningoma ,  620 pituitary .  Seluruh dataset  yang  dikumpulkan  bertipe  jpg.  Dataset yang  dikumpulkan  memiliki  perbedaan  ukuran gambar setiap kelas nya sehingga perlu dilakukan preprocesing  data  gambar  untuk  memaksimalkan kinerja  dari  model  ketika  pelatihan  data berlangsung serta meminimalisir penggunaan daya machine yang  terbatas.  Persebaran  ukuran  pada dataset seperti yang terlihat pada Gambar 2.
Ardiansyah, Qodri, Al Banna, dan Al-Baihaqi — Pemanfaatan SAM dan Yolov8 untuk Deteksi dan Segmentasi pada Citra MRI Tumor Otak

## Gambar 2. Persebaran ukuran gambar pada dataset
Berdasarkan gambar 2 dapat dilihat bahwa awal mula dataset yang diperoleh masih terdapat gambar dengan ukuran jumbo atau lebih besar dari 1024 x 1024. Sehingga akan dilakukan proses penyesuaian gambar pada tahapan preprosesing data.
B. Preprocessing Data
Gambar  2  merepresentasikan  ukuran  citra  pada dataset  yang  dikumpulkan  memiliki  ukuran berbeda-beda.  Sehingga  perlu  untuk  dilakukan penyelarasan ukuran untuk semua gambar menjadi 640x640 tanpa terkecuali yang menggunakan fitur pada roboflow .  Selain  itu,  kualitas  gambar  MRI tumor  otak  yang  buram  atau  rusak  akan  dihapus dari  dataset  yang  telah  dikumpulkan.  Pada  proses preprocessing  dataset  juga  dilakukan  pembagian data  dengan  rasio  70:20:10  atau  sebanyak  1126 gambar train, 320 gambar validasi, dan 161 gambar test.
C. SAM dan YOLOv8 Segment Anything Model (SAM) pada dasarnya memiliki 3 komponen yaitu Encoder Gambar yang menggunakan VisionTransformer (ViT) yang telah dilatih sebelumnya untuk mengelolah resolusi yang tinggi, Flexible Prompt Encoder kompenen  yang mempertimbangkan jarak dan mask  dari gambar , dan Fast Mask Decoder komponen bertujuan untuk membuat  mask  berdasarkan Flexible Prompt Encoder yang  dimana  mempertimbangkan  jarak
dari sebuah titik, kotak, ataupun teks. SAM dapat direpresentasikan seperti yang telihat pada Gambar 3 [13].
Gambar 3. Gambar sekilas Model Segment Anything
Implementasi  SAM  di roboflow dapat  dilakukan menggunakan Polygon anotasi  maupun Smart Polygon untuk mempermudah dalam Anotasi atau labeling objek [30]. Berikut Gambar 4 anotasi yang dilakukan pada penelitian.
Gambar 4. SAM model pada dataset penelitian Sebelum  melakukan  proses  training  peneliti melakukan perbandingan segmentasi roboflow dan model SAM terlebih dahulu. Gambar 4 merepresentasikan  SAM  robotflow  telah  sesuai dengan model SAM aslinya.
YOLOv8  merupakan  model Computer  Vision yang  seringkali  dimanfaatkan  industri  untuk robotik, Self - Driving .
YOLOV8 dapat mengidentifikasi  sebuah  objek  secara  real-time. YOLOv8 framework memiliki beberapa task yang bekerja dengan baik seperti deteksi objek, Instance segmentasi, klasifikasi objek, dan Pose Estimation . Kebaharuan  YOLOv8  memiliki  beberapa  titik penting  yaitu:  Arsitektur Backbone dan Neck lanjutan, memanfaatkan achor-free split ultralytics head untuk  mendapatkan  akurasi  yang  baik berdasarkan proses deteksi yang efisien, kecepatan dalam  deteksi  objek  dengan  mempertimbangkan akurasi, dan model pre-trained yang sudah sangat banyak  untuk  task  khusus.  Berikut  Tabel  1 perbedaan  model  YOLOv8    untuk  task Instance segmentasi [31], [32].
Tabel 1. Performa model Instance Segmentation YOLOv8 Model mAP 50-95 Speed A100 Params FLOPs box Mask (ms) (M) (B) YOLOv8n-seg 36.7 30.5 1.21 3.4 12.6 YOLOv8s-seg 44.6 36.8 1.47 11.8 42.6 YOLOv8m-seg 49.9 40.8 2.18 27.3 110.2
YOLOv8l-seg 52.3 42.6 2.79 46.0 220.5 YOLOv8x-seg 53.4 43.4 4.02 71.8 344.1
Instance Segmentasi  merupakan combinasi  dari semantic  segmentasi  dan  deteksi  objek.  Instance segmentasi  bertujuan  untuk  memprediksi  kelas yang  terdapat  pada  objek  dan  mask  yang memanfaatkan spesifikasi  pixel yang berada pada gambar. Pada Instance Segmentasi memanfaatkan Bounding box untuk membatasi objek yang akan di segmentasi [33], [34].

## D. Anotasi
Anotasi  tahapan  untuk  merepresentasikan Ground Truth objek pada gambar [3]. Anotasi pada penelitian yang dilakukan memanfaatkan roboflow. Peneliti melakukan perubahan Bounding Box yang telah dilabelin oleh para ahli sebelumnya [29] menjadi Instance Segmentasi yang memanfaatkan  model  SAM.  Berikut  Gambar  5 perubahan Bounding Box ke Instance Segmentasi di setiap kelas.
Gambar 5. Perubahan Bounding Box ke Instance Segmentation menggunakan roboflow
E. Evaluasi Model
Evaluasi  model  instance  segmentasi  yang digunakan  untuk  mengukur  kesalahan Ground Truth dan Predict Segmentation atau  yang  sering disebut Intersection  over  Union (IoU)  [32].
Selanjutnya, Confusion Matrix evaluasi  model secara komprehensif
sehingga dapat merepresentasikan kineja pelatihan model.
Confusion Matrix didapatkan berdasarkan perhitungan menggunakan persamaan (1), (2), (3), (4) sebagai berikut:
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (1) 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2)
𝐴𝑃 = ∫ 𝑝(𝑅)𝑑𝑅 1 0 (3)
𝑚𝐴𝑃 = ∑ 𝐴𝑃 𝑚 𝑚 (4)
TP  merupakan True Positive ,  FP  merupakan False Positive , FN merupakan False Negative, AP merupakan Average Precision ,  mAP  merupakan mean Average Precision. Presisi digunakan untuk mendapatkan seberapa akuratnya model memprediksi  dengan  benar.  Recall  digunakan untuk  mengukur  presentasi  label  terkait  yang berhasil di predict atau di identifikasi.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kebutuhan  minimal  dalam  training  data  dapat dilakukan menggunakan T4 GPU. Penelitian yang dilakukan menggunakan Google Colab Pro dengan spesifikasi torch-2.1.0+cu121, Graphical
Processing Unit (GPU) Tesla V100-SXM2-16GB,
16151MiB untuk komputasi model YOLOv8n-seg. Peneliti  menggunakan  GPU  V100  dikarenakan batas proses komputasi lebih banyak dibandingkan T4.

## A. Pelatihan Dataset
Pelatihan  dataset  dilakukan  setelah  proses preprocessing  selesai  dilakukan  serta  perubahan
Bounding Box ke Instance Segmentation
menggunakan  roboflow.  Tahapan  perubahan  ke segmentasi  menghasilkan  anotasi  heatmap  setiap kelas seperti pada Gambar 6.
Ardiansyah, Qodri, Al Banna, dan Al-Baihaqi — Pemanfaatan SAM dan Yolov8 untuk Deteksi dan Segmentasi pada Citra MRI Tumor Otak
Gambar  6  merepresentasikan  mask  pada  setiap kelas  memiliki  bentuk  yang  berbeda  beda. Sehingga  dengan  ada  nya  anotasi  heatmap memudahkan  untuk  mengenali  bentuk  bentuk setiap kelas.
Proses  pelatihan  dataset  pada  penelitian  yang dilakukan menggunakan hyperpmeter task segment,  200  epochs,  4  batch,  imgsz  640, optimizer AdamW dengan learning rate 0.001429 serta  0.9 momentum , patience 0.  Model  yang digunakan  yolov8n-seg  yang  dimana  memiliki proses train yang cepat dan merupakan model yang terkecil  dibandingkan  model  segmentasi  lainnya yang disediakan YOLOv8.

## B. Evaluasi Model
Evaluasi  model  yang  dihasilkan  berdasarkan proses  pelatihan  dataset  seperti  pada  Tabel  2 evaluasi  performa  box  dan  Tabel  3  evaluasi performa mask pada model. Sedangkan Gambar 7 merupakan  hasil  evaluasi  yang  didapatkan berdasarkan perhitungan menggunakan persamaan (1), (2), (3), (4).
Tabel 2. Evaluasi perfoma Box model Class Images Box Instanc es P R mAP 50 mAP5 0-95 All 320 323 0.86 7 0.87 8 0.899  0.718 Glioma 320 92 0.71 7 0.69 0.69 0.495 Meningo ma 320 107 0.96 3 0.98 6 0.986  0.863 Pituitary 320 124 0.92 2 0.96 0.96 0.797 Tabel 3. Evaluasi perfoma Mask model Class Images Mask Instanc es P R mAP 50 mAP5 0-95 All 320 323 0.86 4 0.87 5 0.897  0.709 Glioma 320 92 0.70 6 0.67 9 0.72 0.478 Meningo ma 320 107 0.96 3 0.96 3 0.987  0.868 Pituitary 320 124 0.92 1 0.96 0.983  0.782
Gambar 7. Evaluasi Confusion Matrix
Selain Confusion  Matrix ,  evaluasi  model  juga terdapat F1-confidence yang  dimana  pada penelitian  menggunakan  box  dan  mask  seperti yang  terlihat  pada  Gambar  8. F1-Confidence merepresentasikan keseimbangan yang mempertimbangkan nilai False Negative dan False Positive.
Gambar 8. F1-Confidence untuk Box (a), Mask (b)
Gambar  8  memberikan  hasil  F1-Confidence  untuk box  dan  mask  pada  semua  kelas  0.87  at  0.226  yang berarti  model  mendapatkan  hasil  presisi  87%  dengan ambang batas kepercayaan 0.226.

## C. Uji Coba Model
Uji coba model dilakukan pada penelitian yang dilakukan menggunakan model hasil dari latih data yang telah dilakukan. model hasil train di uji coba dengan  data  test  sesuai  dengan  yang  telah dijelaskan  pada  bagian  preprocessing  data.  Uji coba  model  yang  dilakukan  mendapatkan  hasil seperti yang terlihat pada Gambar 9.

## Gambar 9. Hasil uji coba model pada data test
Gambar  9  menjelaskan  model  yang  telah  dilatih mendapatkah hasil untuk kelas 91% Pituitary, 95% Glioma, 93% Meningoma pada percobaan deteksi objek.

## V. K ESIMPULAN
Penelitian yang telah dilakukan menyimpulkan pemanfaatan  SAM  sangat  mempermudah  proses anotasi. Meskipun begitu, model SAM dari Meta’s masih memiliki keterbatasan dalam anotasi masih perlu  improve  seperti  yang  dilakukan  roboflow dalam  pengimplementasian.  Hal  tersebut  telah dilakukan peneliti dan ditunjukan pada Gambar 4. SAM  model  memerlukan  parameter  batasan menggunakan Bounding Box untuk  menentukan segmentasi.  Yang  dimana  memerlukan  keahlian khusus untuk penentuan kelas sebuah objek.
YOLOv8  dengan  task  segmentasi  mendapatkan hasil akurasi Box untuk  semua  kelas  86%  presisi, 87%  Recall,  89%  mAP50  dan  71%  mAP  50-95. Sedangkan  evaluasi  performa  mask  mendapatkan hasil  86%  presisi,  87%  Recall,  89%  mAP50,  dan 70%  mAP50-95.  Penelitian  yang  dilakukan mendapatkan model yang telah dilatih menggunakan  YOLOv8n-seg  mendapatkan  hasil sangat  baik  meskipun  merupakan  model  terkecil dari YOLOv8.
Penelitian  ini  mendapatkan  kelas  tumor  jenis glioma menjadi  kelas  dengan  hasil  yang terendah dikarenakan dataset yang digunakan tidak banyak. Disarankan untuk penelitian selanjutkan menggunakan  data  augmentasi  untuk  menambah penggunaan  dataset  setiap  kelas.  Sehingga memberikan hasil yang lebih baik.
U CAPAN T ERIMA K ASIH Terima kasih kepada
Universitas Muhammadiyah yang telah mendukung penelitian
ini sehingga dapat terlaksanakan.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] O.  Wosner,  G.  Farjon,  and  A.  Bar-Hillel,  “Object detection  in  agricultural  contexts:  A  multiple resolution  benchmark  and  comparison  to  human,”
Comput Electron Agric , vol. 189, p. 106404, 2021.
[2] A. I. B. Parico and T. Ahamed, “Real time pear fruit detection  and  counting  using  YOLOv4  models  and deep SORT,” Sensors , vol. 21, no. 14, p. 4803, 2021.
[3] A.  Ardiansyah  and  N.  F.  Hasan,  “Deteksi  dan Klasifikasi Penyakit Pada Daun Kopi Menggunakan Yolov7,” Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  Dan Komputer) , vol. 12, no. 1, pp. 30–35, 2023.
[4] D. I. Mulyana and M. A. I. Rowis, “Optimization of Text  Mining  Detection  of  Tajweed  Reading  Laws Using  the  Yolov8  Method  on  the  Qur’an,” QALAMUNA:  Jurnal  Pendidikan,  Sosial,  dan Agama , vol. 14, no. 2, pp. 1089–1110, 2022.
[5] A.  J.  London,  “Artificial  intelligence  in  medicine: Overcoming or recapitulating structural challenges to improving patient care?,” Cell Rep Med , vol. 3, no. 5, 2022.
[6] S.  Reddy,  “Explainability  and  artificial  intelligence in medicine,” Lancet Digit Health , vol. 4, no. 4, pp. e214–e215, 2022.
[7] R.  B.  Parikh  and  L.  A.  Helmchen,  “Paying  for artificial  intelligence  in  medicine,” NPJ  Digit  Med , vol. 5, no. 1, p. 63, 2022.
[8] D.  W.  Putranto,  Andi  Sunyoto,  and  Asro  Nasiri, “PEMANFAATAN  DEEP  LEARNING  UNTUK SEGMENTASI  PARU-PARU  DARI  CITRA  X- RAY DADA,” TEKNIMEDIA: Teknologi Informasi dan  Multimedia ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  144–150,  Dec. 2023, doi: 10.46764/teknimedia.v4i2.114.
[9] J. G. M. Esgario, R. A. Krohling, and J. A. Ventura, “Deep  learning  for  classification  and  severity estimation  of  coffee  leaf  biotic  stress,” Comput Electron  Agric ,  vol.  169,  Feb.  2020,  doi: 10.1016/j.compag.2019.105162.
[10] S. Lu, B. Wang, H. Wang, L. Chen, M. Linjian, and X. Zhang, “A real-time object detection algorithm for video,” Computers & Electrical Engineering , vol. 77, pp. 398–408, 2019.
[11] W.  Fang,  L.  Wang,  and  P.  Ren,  “Tinier-YOLO:  A real-time  object  detection  method  for  constrained environments,” IEEE Access , vol. 8, pp. 1935–1944, 2019.
[12] I. Giannakis, A. Bhardwaj, L. Sam, and G. Leontidis, “A  flexible  deep  learning  crater  detection  scheme using Segment Anything Model (SAM),” Icarus , vol. 408, Jan. 2024, doi: 10.1016/j.icarus.2023.115797.
[13] A.  Kirillov et  al. ,  “Segment  anything,”  in Proceedings  of  the  IEEE/CVF  International Conference  on  Computer  Vision ,  2023,  pp.  4015– 4026.
[14] S. J. A. Nugraha and B. Erfianto, “White Blood Cell Detection  Using  Yolov8  Integration  with  DETR  to Improve  Accuracy,” Sinkron:  jurnal  dan  penelitian teknik  informatika ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  1908–1916, 2023.
Ardiansyah, Qodri, Al Banna, dan Al-Baihaqi — Pemanfaatan SAM dan Yolov8 untuk Deteksi dan Segmentasi pada Citra MRI Tumor Otak
[15] D. M. Toufiq, A. M. Sagheer, and H. Veisi, “Brain tumor identification with a hybrid feature extraction method  based  on  discrete  wavelet  transform  and principle component analysis,” Bulletin of Electrical Engineering  and  Informatics ,  vol.  10,  no.  5,  pp. 2588–2597, 2021.
[16] K. N. Qodri, I. Soesanti, and H. A. Nugroho, “Image analysis  for  MRI-based  brain  tumor  classification using deep learning,” IJITEE (International Journal of Information Technology and Electrical Engineering) , vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[17] N.  M.  Dipu,  S.  A.  Shohan,  and  K.  M.  A.  Salam, “Deep  learning  based  brain  tumor  detection  and classification,” in 2021  International  conference  on intelligent technologies (CONIT) , IEEE, 2021, pp. 1–
6.
[18] R. S. Passa, S. Nurmaini, and D. P. Rini, “YOLOv8 Based on Data Augmentation for MRI Brain Tumor Detection,” Scientific Journal of Informatics , vol. 10, no. 3, 2023.
[19] Y.  Huang et  al. ,  “Segment  anything  model  for medical  images?,” Med  Image  Anal ,  vol.  92,  Feb. 2024, doi: 10.1016/j.media.2023.103061.
[20] M. N.  Sharma, “IMAGE AND  VIDEO
SEGMENTATION  USING  YOLO-NAS  AND
SEGMENT ANYTHING MODEL (SAM): MACHINE  LEARNING,” International  Research
Journal of Modernization in Engineering Technology and Science , vol. 05, no. 10, 2023.
[21] Y. Liu, Y.-H. Wu, P. Wen, Y. Shi, Y. Qiu, and M.- M.  Cheng,  “Leveraging  Instance-,  Image-  and Dataset-Level  Information  for  Weakly  Supervised Instance  Segmentation,” IEEE  Trans  Pattern  Anal Mach  Intell ,  vol.  44,  no.  3,  pp.  1415–1428,  Mar. 2022, doi: 10.1109/TPAMI.2020.3023152.
[22] A.  Kumar,  “Study  and  analysis  of  different segmentation  methods  for  brain  tumor  MRI application,” Multimed Tools Appl , vol. 82, no. 5, pp. 7117–7139,  Feb.  2023,  doi:  10.1007/s11042-022- 13636-y.
[23] M. M. Chanu, N. H. Singh, C. Muppala, R. T. Prabu, N.  P.  Singh,  and  K.  Thongam,  “Computer-aided detection  and  classification  of  brain  tumor  using YOLOv3  and  deep  learning,” Soft  comput ,  vol.  27,
no. 14, pp. 9927–9940, 2023.
[24] B. Selcuk and T. Serif, “Brain Tumor Detection and Localization  with  YOLOv8,”  in 2023 8th
International  Conference  on  Computer  Science  and Engineering (UBMK) , IEEE, 2023, pp. 477–481.
[25] S. He et al. , “Computer-vision benchmark segment- anything model (sam) in medical  images:  Accuracy in  12  datasets,” arXiv  preprint  arXiv:2304.09324 , vol. 3, 2023.
[26] S.  Sarker,  A.  Biswas,  N.  M.  A.  Al,  M.  S.  Ali,  S. Puppala,  and  S.  Talukder,  “Case  Studies  on  X-ray Imaging,  MRI  and  Nuclear  Imaging,” Data  Driven Approaches on Medical Imaging , pp. 207–225, 2023.
[27] K.  Priyadharshini,  P.  Krishnamoorthy,  B.  S. Ganapathy  N,  K.  Karthikeyan,  U.  M.  S,  and  R. Peddaveni, “Artificial Intelligence Assisted Improved Design to Predict Brain Tumor on Earlier
Stages  using  Deep  Learning  Principle,”  in 2023 Annual  International  Conference  on  Emerging
Research  Areas:  International  Conference  on Intelligent  Systems  (AICERA/ICIS) ,  IEEE,  Nov. 2023, pp. 1–6. doi: 10.1109/AICERA/ICIS59538.2023.10420011.
[28] T.  A.  Soomro et  al. ,  “Image Segmentation  for MR Brain Tumor Detection Using Machine Learning: A Review,” IEEE Rev Biomed Eng , vol. 16, pp. 70–90, 2023, doi: 10.1109/RBME.2022.3185292.
[29] A.  Ahmed  and  K.  M.  Hamza,  “Labeled  MRI  brain Tumor  dataset,”  Kaggel.  Accessed:  Feb.  14,  2024. [Online].
Available:
https://www.kaggle.com/datasets/ammarahmed310/l abeled-mri-brain-tumor-dataset
[30] P.  Skalski,  “How  to  Use  the  Segment  Anything Model  (SAM).  Roboflow  Blog,”  roboflow. Accessed:  Mar.  14,  2024.  [Online].  Available: https://blog.roboflow.com/how-to-use-segment- anything-model-sam/
[31] G.  Jocher,  A.  Chaurasia,  and  J.  Qiu,  “Ultralytics YOLOv8.” 2023. [Online]. Available: https://github.com/ultralytics/ultralytics
[32] R.  Bai,  M.  Wang,  Z.  Zhang,  J.  Lu,  and  F.  Shen, “Automated Construction Site Monitoring Based on Improved  YOLOv8-seg  Instance  Segmentation Algorithm,” IEEE  Access ,  vol.  11,  pp.  139082– 139096, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3340895.
[33] B. Gouila, “Instance Segmentation for Rock Particle Quality Monitoring: Integration of Deep Learning for Machine  Vision  Application  in  the  Aggregates Industry,” 2024.
[34] A. M. Hafiz and G. M. Bhat, “A survey on instance segmentation:  state  of  the  art,” Int  J  Multimed  Inf Retr ,  vol.  9,  no.  3,  pp.  171–189,  Sep.  2020,  doi: 10.1007/s13735-020-00195-x.