KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1651-1659 DOI 10.30865/klik.v4i3.1514 https://djournals.com/klik

## Perbandingan Klasifikasi Citra CT-Scan Kanker Paru-Paru Menggunakan Image Enhancement CLAHE Pada EfficientNet-B0
Dzaky Abdillah Salafy, Febi Yanto * , Surya Agustian, Fitri Insani
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950115039@students.uin-suska.ac.id, 2,* febiyanto@uin-suska.ac.id, 3 surya.agustian@uin-suska.ac.id,
4 fitri.insani@uin-suska.ac.id, Email Penulis Korespondensi: febiyanto@uin-suska.ac.id
Abstrak− Dalam beberapa tahun terakhir, peningkatan jumlah kasus kematian akibat kanker di dunia mengalami kenaikan yang cukup tinggi. Dari beberapa jenis kanker, kanker paru-paru adalah salah satu kasus tertinggi diantaranya. Kanker paru-paru umumnya diderita oleh laki-laki yang diakibatkan oleh beberapa hal seperti, asap rokok, polusi udara dalam jangka panjang, paparan terhadap senyawa yang bersifat karsinogenik, seperti radon, asbes, arsenik, tar batubara, dan emisi bahan bakar diesel. Pertumbuhan sel kanker pada paru- paru dapat dideteksi menggunakan beberapa pemindaian citra salah satunya yaitu CT-Scan. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi organ paru-paru normal dan yang terjangkit oleh sel kanker. Proses pengklasifikasian menggunakan dua jenis data yaitu data asli dan data yang telah diproses dengan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). Data akan terlebih dahulu dibagi dengan rasio  90:10  sebelum  dilatih  dengan  menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Arsitektur  CNN  yang  digunakan  yaitu EfficientNet-B0 dibantu  dengan  optimizer  dan  learning  rate  yang  berbeda.  Setelah  diuji  model dievaluasi  menggunakan  confusion matrix untuk membandingkan performa antara penggunaan data asli dan data CLAHE. Penggunaan data CLAHE dengan clip limit 2 dan tile grid 8x8 mampu meraih hasil evaluasi lebih tinggi dibandingkan data asli yakni f1-score 84,45%, dan accuracy 84,71% pada pembagian  90:10,  optimizer  Adam,  dan  learning  rate  10 -1 .  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  penggunaan  image  enhancement CLAHE dengan kombinasi yang tepat tantara clip limit dan tile grid dapat memengaruhi performa model dalam mengklasifikasikan data citra.
Kata Kunci: CLAHE; CT-Scan; EfficientNet-B0; Kanker; Klasifikasi; Paru-paru
Abstract− In recent years, there has been a significant increase in the global cancer related mortality rate. Among various cancer types, lung cancer has emerged as one of the highest incidence cases. Lung cancer predominantly affects males and is attributed to s everal factors,  including  exposure  to  cigarette  smoke,  long-term  air  pollution,  and  exposure  to  carcinogenic  compounds  such  as  radon, asbestos, arsenic, coal tar, and diesel fuel emissions. The growth of cancerous cells in the lungs can be detected using various imaging techniques, with CT-Scan being one of them. This research focuses on the classification of normal lung organs and those affected by cancerous cells. The classification process employs two types of data: original data and data processed with Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). The data is initially divided with 90:10 ratios before being trained using a Convolutional Neural Network (CNN). The CNN architecture used is EfficientNet-B0, with the assistance of different optimizers and learning rates. After testing, the model's performance is evaluated using a confusion matrix to compare the results between the use of original dat a and CLAHE-processed data. The use of CLAHE processed data yields higher evaluation metrics compared to the original data, achieving a precision of 87.9%, recall of 85.6%, F1-score of 85.11%, and accuracy of 85.29% in the 90:10 data split, with the Adam optimizer and a learning rate of 10 -1 . The research results reveal that the utilization of image enhancement, specifically Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE), with an appropriate combination of clip limit and tile grid, can impact the model's performance in classifying image data.
Keywords : CLAHE; CT Scan; EfficientNet-B0; Cancer; Classification; Lungs

## 1. PENDAHULUAN
Menurut laporan World Health Organization (WHO) dari studi Global Burden of Cancer (Globocan) jumlah kematian akibat  kanker  di  Indonesia  mencapai  234.511  orang  pada  tahun  2020  [1].  Jumlah  kasus  baru  pada  kanker  paru-paru menempati  urutan ke-3 (8,8%), setelah kanker payudara (16,6%), dan kanker serviks (9,2%). Kanker paru merupakan jenis kanker yang paling banyak diderita oleh laki-laki (14,1%) dan menjadi salah satu penyebab kematian karena kanker dengan perkiraan 1,8 juta kasus kematian (18%), diikuti kolorektal (9.4%), liver (8.3%), lambung (7.7%), dan kanker payudara (6.9%) [2]. Dilansir dari Verywell Health, berdasarkan studi 2017 di BMC Public Health, selain asap rokok, kanker paru pada laki-laki ada kaitannya dengan  paparan terhadap senyawa yang bersifat  karsinogenik, seperti radon, asbes, arsenik, tar batubara, dan emisi bahan bakar diesel [3].
Kasus kanker paru-paru meningkat setiap tahunnya, hal ini dibuktikan dengan statistik pertumbuhan kanker paru- paru dari 1.4 per 1000 penduduk di tahun 2013 menjadi 1,79 per 1000 penduduk pada tahun 2018 [4]. Umumnya, kanker paru-paru  ditandai  dengan  gejala  batuk,  nyeri  di dada,  peradangan,  dan  masalah  pernapasan  lainnya.  Jika  gejala  yang diderita semakin parah, dokter akan memeriksa organ paru-paru untuk dicek adanya sel abnormal atau tidak. Prosedur medis yang dilakukan untuk mendiagnosis adanya pertumbuhan sel abnormal pada paru-paru, ialah tes pencitraan, sitologi dahak, dan sampel jaringan (biopsy) [5]. Pemindaian tomografi menggunakan komputer atau CT-Scan merupakan salah satu tes pencitraan yang dapat digunakan untuk mendiagnosis kanker paru-paru.
Pada citra medis paru-paru yang terkena kanker, dapat  ditemukan bercak putih menggumapal  atau bisa disebut juga sebagai lung nodule [6] . Pendeteksian nodule secara manual membutuhkan waktu sekitar 15-20 menit untuk setiap citra medis. Hal ini tentu saja cukup melelahkan apabila mendeteksi citra medis dalam jumlah yang besar. Berdasarkan hal tersebut, banyak penelitian yang dilakukan untuk mendeteksi citra medis pada kasus kanker atau tumor pada organ tubuh manusia secara otomatis.
Dzaky Abdillah Salafy, Perbandingan Klasifikasi Citra CT-Scan Kanker Paru-Paru Menggunakan Image Enhancement CLAHE Pada EfficientNet-B0
Penelitian  terkait  pengolahan  citra  medis  telah  dilakukan  diantaranya,  klasifikasi  kanker  kulit  menggunakan Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbor (KNN) oleh Muhammad Faruk, dkk [7] , dan ekstrasi fitur citra MRI otak menggunakan Data Wavelet Transform (DWT) untuk klasifikasi penyakit tumor otak [8].
Seiring berkembangnya teknologi, dilakukan pengembangan terhadap Machine Learning , yaitu Deep Learning . Penggunaan Deep  Learning dalam  klasifikasi  citra  diklaim  memiliki  akurasi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan Machine  Learning .  Hal  ini  dibuktikan  dengan  penelitian  oleh  Mohammad  Farid  Naufal  [9]  yang  membandingkan performa  antara  algoritma K-Nearest  Neighbor (KNN), Support  Vector  Machine (SVM),  dan Convolutional  Neural Network (CNN). Hasil dari penelitian tersebut menyatakan bahwa, CNN yang merupakan salah satu algoritma dari Deep Learning memiliki hasil akurasi yang lebih baik dibandingkan KNN dan SVM dengan memperoleh accuracy 0,942. Berdasarkan  perbandingan  terhadap  beberapa  algoritma  untuk  klasifikasi  gambar  yang  telah  dilakukan,  maka penelitian ini akan menggunakan CNN dikarenakan lebih unggul dalam memperoleh nilai accuracy . CNN adalah salah satu  algoritma deep  learning yang  merupakan  pengembangan  dari Multilayer Perceptron (MLP)  yang  didesain  untuk mengolah data dua dimensi. Struktur pada algoritma CNN, yaitu convolutional layer, pooling layer, dan terakhir fully connected layer. Pada saat ini, CNN umum digunakan pada pengolahan citra untuk klasifikasi, segmentasi, dan deteksi [10] .  Algoritma  ini  telah  digunakan  pada  beberapa  penelitian  terkait  pengenalan  citra  seperti  pada  pengklasifikasian daging [11][12][13].
Salah satu arsitektur yang ada pada CNN adalah EfficientNet. Pada penelitian oleh Mingxing Tan dan Quoc V. Le [14] menjelaskan  bahwa  EfficientNet  memiliki  keunggulan  dibandingkan  dengan  arstitektur  seperti,  ResNet  dan DenseNet. Hal ini dikarenakan EfficientNet merupakan arsitektur yang sederhana dan memiliki jumlah parameter yang lebih  sedikit  namun,  dapat  memperoleh  akurasi  yang  lebih  baik.  Di  antara  model  B0-B7, EfficientNet-B0  merupakan model  yang  memiliki  jumlah  parameter  paling  kecil  yaitu  5,3  juta  sehingga  waktu  komputasi  lebih  cepat.  Banyak penelitian  yang  telah  menggunakan  EfficientNet-B0  seperti,  pendeteksian  penyakit  pada  daun  tumbuhan  oleh  Sk Mahmudul Hassan, dkk [15]. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa EfficientNet-B0 mengungguli arsitektur lain dengan memperoleh akurasi lebih tinggi yaitu 99,56%. Kemudian penelitian oleh Wisnu Gilang Pamungkas[18],menggunakan EfficientNet-B0 dalam mengklasifikasi  penyakit pada jagung yang memperoleh akurasi lebih tinggi dibandingkan ResNet yakni 94%.
Pada  tahun  2022,  dilakukan  penelitian  terhadap  pengaruh image  enhancement dalam  peningkatan  akurasi arsitektur  EfficientNet untuk  klasifikasi  citra  CT-Scan  COVID-19 . Metode image  enhancement atau transform yang digunakan pada penelitian ini antara lain, Laplace Transform, Wavelet Transforms, Adaptive Gamma Correction, dan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE). Hasil dari penelitian tersebut menyatakan bahwa image enhacement berpengaruh pada peningkatan akurasi  EfficientNet , dan CLAHE merupakan metode image enhancement yang  mendapatkan  akurasi  tertinggi  yaitu  94.56%  [17].  Didukung  juga  dengan  beberapa  penelitian  lainnya  seperti identifikasi penyakit pada citra x-ray pada paru-paru[18][19].
Oleh karena itu, penilitian ini menggunakan algoritma CNN dengan arsitektur EfficientNet-B0 untuk klasifikasi kanker paru-paru. Pada tahap preprocessing akan dilakukan resize, dan proses image enhancement untuk meningkatkan kualitas  citra  agar  mendapatkan  akurasi  yang  lebih  akurat [10] . Contrast  Limited  Adaptive  Histogram  Equalization (CLAHE) adalah metode dari image enhancement yang akan digunakan, karena dapat menigkatkan kontras pada citra [17].  Penelitian  ini  juga  akan  menggunakan Hyperparameter  Optimization jenis  Adam, Stochastic  Gradient  Descent (SGD), dan Adagrad untuk pengoptimalan kinerja CNN. Hal ini dikarenakan performa dari CNN dapat meningkat dan memberikan hasil yang lebih baik jika menggunakan hyperparameter yang tepat [20].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Alur  dari  penelitian  ini  ditunjukkan  pada  gambar  1.  Tahapan  yang  dilakukan  diantarannya  ialah  pengumpulan  data, preprocessing data, deep  learning, dan  evaluasi. Tahapan  pertama  yaitu  melakukan  pengumpulan data  yang  nantinya akan  digunakan  untuk  melatih  model deep  learning .  Selanjutnya  dilakukan preprocessing seperti, resize dan image enhancement agar  data  sesuai  dengan  dengan input pada deep  learning .  Kemudian  data  yang telah  diproses  pada  dua langkah sebelumnya akan dilatih menggunakan deep learning dengan arsitektur  EfficientNet-B0 yang dibantu dengan hyperparameter optimization untuk meningkatkan performa pelatihan. Terakhir, data yang telah dilatih akan dievaluasi menggunakan confusion matrix .
Dzaky Abdillah Salafy, Perbandingan Klasifikasi Citra CT-Scan Kanker Paru-Paru Menggunakan Image Enhancement CLAHE Pada EfficientNet-B0

## 2.2 Pengumpulan Data
Tahap pertama yang dilakukan pada penelitian ini adalah mengumpulkan data citra CT-Scan paru-paru. Data sekunder citra paru-paru pasien RSUD Arifin Achmad Provinsi Riau. Kemudian data diseleksi agar memberikan variasi pada citra yang  dilatih. Setelah  diseleksi,  data  yang  digunakan  berjumlah  1537  dan  terbagi  menjadi  dua  kelas,  yaitu  normal  dan kanker. Citra normal sebanyak 749 gambar dan citra kanker sebanyak 788 gambar.
(a)Normal (b)Kanker
Gambar 2. Perbandingan citra normal dan kanker

## 2.3 Preprocessing Data
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan preprocessing terhadap  data  citra  yang  telah  dikumpulkan.  Data  yang  telah dikumpulkan  akan  di- resize dan  ditingkatkan  kontrasnya  menggunakan  proses image  enhancement dengan  metode Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE).
a . Resize
Data CT-Scan paru-paru akan di resize menjadi 224x224 pixel . Hal ini dilakukan karena model EfficientNet-B0 membutuhkan input sebesar 224x224 pixel sehingga data dapat dilatih dengan model tersebut.
b. Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE)
CLAHE  dilakukan  untuk  meningkatkan contrast pada  citra  yang  nantinya  akan  diproses  pada Deep  Learning. Metode  ini  akan  memberikan  nilai  batas  atau clip  limit untuk  membatasi  amplifikasi  pada  histogram  sehingga  dapat mengurangi masalah derajat keabuan pada citra. Histogram asli setiap blok dipotong dari atas jika melebihi batas yang telah  ditentukan  atau clip  limit. Kemudian,  bagian  histogram  yang  dipotong,  akan  didistribusikan secara  merata  pada seluruh rentang pixel histogram.
Gambar 3. Ilustasi CLAHE
Gambar  3  merupakan  ilustrasi  dari Contrast  Limited  Adaptive  Histogram  Equalization (CLAHE)  yang  akan diterapkan melalui library OpenCV dengan melibatkan dua parameter, yaitu clip limit dan tile grid size . Proses CLAHE dimulai dengan mengatur ukuran wilayah dan batas pemotongan. Selanjutnya, histogram dibentuk untuk setiap wilayah sesuai dengan tile grid size yang ditentukan, kemudian histogram tersebut dipotong menggunakan batas pemotongan atau clip limit yang telah ditetapkan, dan nilai-nilai yang melebihi batas pemotongan didistribusikan kembali ke bagian lain dari histogram [21]. Setelah itu, histogram yang baru dihasilkan diterapkan pada gambar, dan dilakukan pengisian piksel di wilayah tetangga.

## 2.4 Pembagian Data
Data akan dibagi menjadi dua kategori berdasarkan jenisnya yaitu, data asli dan data CLAHE. Selanjutnya kedua jenis data tersebut, masing-masing akan dibagi menjadi data latih dan data uji. Data citra akan dibagi telebih dahulu antara data latih dan data uji dengan rasio 90:10. Kemudian, sebagian data latih yang telah dibagi sebelumnya akan digunakan untuk data validasi dengan rasio yaitu 90:10.

## 2.5 Deep Learning
Data  citra  yang  sudah  diproses  pada  tahap  sebelumnya,  selanjutnya  akan  diklasifikasi  menggunakan Deep  Learning . Penelitian ini menggunakan Deep Learning algoritma Convolutional Neural Network (CNN) arsitektur EfficientNet-B0. Berikut adalah gambar arsitektur dari EfficientNet-B0:
Dzaky Abdillah Salafy, Perbandingan Klasifikasi Citra CT-Scan Kanker Paru-Paru Menggunakan Image Enhancement CLAHE Pada EfficientNet-B0
Gambar 4. Arsitektur EfficientNet-B0
Gambar 4 merupakan arsitektur dari EfficientNet-B0. Berikut penjelasan tiap layer atau lapisan yang ada pada arsitektur tersebut:
a. Convolutional Layer : Lapisan yang berisi sejumlah filter yang digunakan untuk mendeteksi input berupa gambar atau citra dengan melakukan proses konvolusi.
b. Intermediate Layer : Terdiri dari beberapa lapisan yang digunakan untuk mengeskstrasi fitur-fitur kompleks yang ada pada gambar.
c. Pooling  Layer :  Lapisan  yang  digunakan  untuk  menyederhanakan  dimensi  data  kemudian  merangkum  informasi penting dari peta fitur yang dibuat pada lapisan sebelumnya.
d. Fully Connected Layer : Memiliki hubungan neuron dengan lapisan sebelunya yang memuat informasi penting untuk dilakukan klasifikasi dengan cara mengekstaksi fitur-fitur sesuai kategori atau kelas yang diprediksi.
e. Output Layer : Merupakan lapisan terakhir yang berisi hasil prediksi akhir dari lapisan sebelumnya.
Tabel 1. Hyperparameter Optimization
Tabel 1 mengambarkan bahwa pelatihan model dengan EfficientNet-B0 ini akan menggunakan Hyperparameter Optimization jenis Adagrad, Stochastic Gradient Descent (SGD), dan Adam untuk pengoptimalan kinerja CNN. Hal ini dikarenakan  performa  dari  CNN  dapat  meningkat  dan  memberikan  hasil  yang  lebih  baik  jika  menggunakan hyperparameter yang tepat [20].

## 2.6 Evaluasi
Model akan diuji dengan data test yang telah dipisahkan sebelumnya. Data test dibagi menjadi dua, sesuai dengan kategori yang juga digunakan pada data train atau latih sebelumnya, yaitu kanker dan normal. Jumlah data test kanker yaitu 87 sedangkan untuk normal berjumlah 83. Kemudian akan dievaluasi dengan confusion matrix . Confusion matrix digunakan untuk membandingkan berapa banyak jumlah data yang sesuai antara input dengan prediksi. Ada beberapa istilah yang digunakan pada confusion matrix , yaitu: a. True Positive (TP): Jumlah data positif yang diklasifikasikan benar oleh model.
b. True Negative (TN): Jumlah data negatif diklasifikasikan benar oleh model.
c. False Positive (FP): Jumlah data positif yang diklasifikasikan salah oleh model.
d. False Negative (FN): Jumlah data negatif yang diklasifikasikan salah oleh model.
Berikut nama-nama metrik dan rumusnya yang terdapat pada confusion matrix : a. Precision : Mengukur sejauh mana model dapat mengidentifikasi input dengan benar sesuai kelasnya.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100%
(1)
b. Recall : Menghitung berapa persen ketepatan model dalam memprediksi kelas positif yang sebenarnya.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100%
(2)
c. F1- Score: Mengukur keseimbangan antara nilai precision dan recall dengan cara menyatukan keduanya menjadi satu nilai
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 =  2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 × 100%
(3)
d. Accuracy : Menghitung ketepatan model dalam memprediksi benar semua kelas yang diuji.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100% (4)
Optimizer Learning Rate Adam 0,1 SGD 0,01 Adagrad 0,001 0,0001
Dzaky Abdillah Salafy, Perbandingan Klasifikasi Citra CT-Scan Kanker Paru-Paru Menggunakan Image Enhancement CLAHE Pada EfficientNet-B0

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Model Optimal
Proses ini dilakukan untuk menentukan kombinasi yang tepat pada nilai pooling dan dense layers yang akan digunakan pada model EfficientNet-B0 untuk proses pelatihan data. Penentuan model ini dilakukan dengan cara mencari nilai f1- score dan accuracy terbaik terhadap validasi pada data asli.
Tabel 2. Hasil Pemilihan Dense Layers No  Dense Layers  Learning Rate  F1 Score  Akurasi 1 128,64,32,1 0,1 41,95 42,12 2 64,32,16,1 0,1 38.65 38,87 3 32,16,8,1 0,1 48,61 48,97 4 32,8,8,1 0,1 51,43 52,10 5 16,8,8,1 0,1 54,15 54,57 6 16,8,4,1 0,1 42,33 4245 7 32,8,1 0,1 46,05 46,25 8 16,8,1 0,1 47,72 47,77
Tabel 2 menampilkan hasil berbagai skenario untuk menetapkan terlebih dahulu nilai dari dense layers yang akan digunakan seterusnya pada proses pelatihan. Dari tabel tersebut didapatkan kombinasi menggunakan dense layer 16, 8, 8, 1 memperoleh hasil terbaik dengan perolehan f1-score sebesar 54,15% dan accuracy 56,2%. Kemudian dari dense layers tersebut akan ditentukan nilai pooling yang tepat.
Tabel 3. Hasil Pemilihan Pooling
No  Pooling  Optimizer  Dense Layers  Learning Rate  F1 Score  Akurasi
1 Avg Adam 16,8,8,1 0,1 45,14 45,99 2 Max Adam 16,8,8,1 0,1 54,15 56,20 3 Avg SGD 16,8,8,1 0,1 48 48,18 4 Max SGD 16,8,8,1 0,1 49,59 50,36 5 Avg Adagrad 16,8,8,1 0,1 46,81 47,45 6 Max Adagrad 16,8,8,1 0,1 44,50 45,26
Tabel 3 menunjukkan perolehan terbaik dengan menggunakan pooling Max yang dikombinasikan dengan optimizer Adam dan dense layers 16, 8, 8, 1 memperoleh hasil terbaik dengan f1-score sebesar 54,15% dan accuracy 56,2% terhadap data validasi.

## 3.2 Penerapan CLAHE pada Citra
Sebagian percobaan yang dilakukan menggunakan data latih yang telah diberikan CLAHE. Penerapan CLAHE pada citra bertujuan untuk meningkatkan kontras. Hal ini dilakukan karena citra yang digunakan untuk pelatihan adalah citra CT- Scan  yang  skala  warnanya grayscale atau  hanya  memiliki  tingkat  keabuan.  Peningkatan  kontras  diharapkan  dapat membantu  model  dalam  mendapatkan  informasi  yang  lebih  spesifik  dalam  proses  pengenalan  citra.  Pada  proses  ini, digunakan library OpenCV untuk  memanfaatkan fitur CLAHE yang sudah disediakan agar dapat langsung digunakan dengan mudah. Ada beberapa faktor yang harus diperhatikan dalam penerapan CLAHE pada citra seperti, clip limit, dan tile grid . Namun, citra yang sebelumnya memiliki 3 channel warna yaitu blue, green, red (BGR) akan diubah terlebih dahulu  menjadi grayscale sebelum melakukan penerapan CLAHE. Clip limit digunakan untuk mengatur batas kontras sedangkan tile grid untuk menetapkan ukuran grid pada pemerataan histogram. Pemberian CLAHE pada penelitian ini menggunakan clip limit sebesar 2 dan tile grid berukuran 8x8. Berikut perbandingan antara citra asli dan citra yang telah ditingkatkan kontrasnya dengan CLAHE.
(b)CLAHE
Dzaky Abdillah Salafy, Perbandingan Klasifikasi Citra CT-Scan Kanker Paru-Paru Menggunakan Image Enhancement CLAHE Pada EfficientNet-B0
Dari gambar 5 di atas terlihat perbedaan kontras antara gambar asli dan yang telah diproses dengan CLAHE, jika dilihat nilai histogramnya akan menghasilkan grafik seperti ini:

## Gambar 6. Perbandingan histogram citra asli dan CLAHE
Dari grafik pada gambar 6, dapat dilihat bahwa citra yang telah ditingkatkan kontrasnya dengan CLAHE memiliki intensitas piksel  yang lebih merata dibandingkan dengan citra asli. Hal ini dibuktikan dengan meningkatnya frekuensi pada beberapa intensitas piksel. Ada beberapa nilai yang akan dicoba pada penerapan CLAHE untuk citra CT-Scan paru- paru kanker dan normal di penelitian ini, di antaranya:
Tabel 5. Nilai Tiap Parameter CLAHE yang diterapkan
No Tile Grid Clip Limit 1 8x8 2 2 8x8 4 3 8x8 20 4 8x8 40 5 16x16 2 6 16x16 4 7 16x16 20 8 16x16 40 9 32x32 2 10 32x32 4 11 32x32 20 12 32x32 40
Setelah nilai pada tabel 2 di atas diterapkan pada citra CT-Scan paru-paru, maka akan menghasilkan citra yang lebih kontras dibandingkan citra asli. Berikut ini beberapa citra hasil dari penerapan CLAHE.

## Gambar 7. Citra CLAHE

## 3.3 Proses Training
Citra yang telah melalui proses pembagian data, akan dilatih menggunakan model EfficientNet-B0 yang disediakan oleh library Tensorflow. Dalam proses pelatihan ini, model EfficientNet-B0 akan ditambahkan hyperparameter optimization untuk meningkatkan performa model pada saat mengenali citra. Ada tiga optimizer yang digunakan pada proses ini yaitu,
(c) Tile grid 8x8,
Clip Limit 2
(b) Tile grid 8x8, Clip Limit 4 (d) Tile grid 8x8, Clip Limit 20 (a) Tile grid 8x8, Clip Limit 40
Dzaky Abdillah Salafy, Perbandingan Klasifikasi Citra CT-Scan Kanker Paru-Paru Menggunakan Image Enhancement CLAHE Pada EfficientNet-B0
Adam, SGD, dan Adagrad. Setiap optimizer akan dilakukan percobaan dengan empat learning rate yang berbeda dari 10 - 1 hingga 10 -4 . Ukuran batch yang digunakan ialah 64 untuk setiap kali percobaan. Pada setiap pelatihan akan dilakukan sebanyak  50 epoch dengan  ditambah early  stopping dan checkpoint . Early  stopping digunakan  untuk  menghentikan proses  pelatihan  ketika  akurasi  validasi  tidak  meningkat  selama  10  epoch.  Sedangkan checkpoint digunakan  untuk menyimpan akurasi validasi terbaik selama proses pelatihan berlangsung. Berikut hasil pelatihan data asli dan CLAHE dengan clip  limit 2  dan tile  grid 8x8  pada  pembagian  90:10.  Setelah  proses  pelatihan  selesai,  data  akan  dievaluasi menggunakan confusion matrix untuk mendapatkan nilai precision, recall, f1-score, dan accuracy pada model.
Tabel 6. Hasil Train Data Asli dan Data CLAHE No Jenis Data Optimizer Learning Rate Training Loss Training Accuracy Validation Loss Validation Accuracy 1 Asli Adam 0,1 0,3819 0,7748 0,3807 0,8102 2 Asli Adam 0,01 0,3742 0,7732 0,4449 0,7956 3 Asli Adam 0,001 0,3853 0,7659 0,4461 0,7737 4 Asli Adam 0,0001 0,3766 0,7675 0,3935 0,8029 5 Asli SGD 0,1 0,4033 0,7675 0,3792 0,8102 6 Asli SGD 0,01 0,4183 0,7610 0,4312 0,7810 7 Asli SGD 0,001 0,4492 0,7528 0,4570 0,7956 8 Asli SGD 0,0001 0,4592 0,7512 0,4696 0,7591 9 Asli Adagrad 0,1 0,4624 0,7480 0,4635 0,7737 10 Asli Adagrad 0,01 0,4984 0,7374 0,4795 0,7299 11 Asli Adagrad 0,001 0,5140 0,7154 0,5583 0,6496 12 Asli Adagrad 0,0001 0,5366 0,7293 0,4835 0,7664 13 CLAHE Adam 0,1 0,3777 0,7659 0,3836 0,8321 14 CLAHE Adam 0,01 0,3682 0,7764 0,4111 0,7591 15 CLAHE Adam 0,001 0,3725 0,7683 0,4307 0,7664 16 CLAHE Adam 0,0001 0,3853 0,7667 0,4654 0,7664 17 CLAHE SGD 0,1 0,4294 0,7659 0,4085 0,8248 18 CLAHE SGD 0,01 0,4219 0,7585 0,4339 0,7956 19 CLAHE SGD 0,001 0,3975 0,7675 0,4148 0,7664 20 CLAHE SGD 0,0001 0,3703 0,774 0,4408 0,708 21 CLAHE Adagrad 0,1 0,4739 0,7439 0,4845 0,708 22 CLAHE Adagrad 0,01 0,4915 0,7293 0,4699 0,7518 23 CLAHE Adagrad 0,001 0,5689 0,7089 0,5827 0,6788 24 CLAHE Adagrad 0,0001 0,5192 0,7179 0,4784 0,7883
Tabel 6 mencerminkan hasil yang diperoleh selama proses pelatihan, di mana pelatihan dilakukan terhadap data latih  dan  data  validasi  dengan  berbagai  skenario  untuk  mengamati  variasi  hasil  pelatihan  model.  Tabel  tersebut menyajikan  informasi  terkait  jenis  data, optimizer,  learning  rate,  training  loss,  training  accuracy, validation  loss dan validation  accuracy . Training  loss dan validation  loss metrik  yang  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  baik  model machine learning atau deep learning melakukan prediksi terhadap data yang tidak dilihat selama pelatihan. Sementara itu , training  accuracy dan validation  accuracy mengukur  kemampuan  model  dalam  mengklasifikasikan  data  secara  tepat. Berikut adalah beberapa visualisasi grafik yang merepresentasikan proses pelatihan model.

## 3.4 Perbandingan Hasil Data Asli dan CLAHE
Setelah menguji dua jenis citra yaitu, citra asli dan CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) pada pembagian data 90:10 maka akan dilakukan perbandingan terhadap keduanya. Perbandingan dilakukan untuk mengukur pengaruh  yang  diberikan  oleh  image  enhancement  terhadap  pelatihan  sebuah  model  dalam  mengklasifikasi  citra. Perbandingan antara citra yang telah diolah dengan teknik CLAHE dan citra asli merupakan aspek yang signifikan dalam pengolahan citra dan analisis visual. Tujuan utamanya adalah untuk mengukur dan mengevaluasi dampak penggunaan CLAHE  dalam  meningkatkan  kualitas  citra.  Salah  satu  aspek  yang  paling  terlihat  adalah  peningkatan  kontras  dan kejelasan citra. CLAHE dapat efektif mengatasi masalah kontras yang rendah atau ketidakseimbangan dalam citra asli, sehingga  memberikan  gambar  yang  lebih  tajam  dan  lebih  jelas.  Namun,  perlu  juga  diperhatikan  bahwa  penggunaan CLAHE tidak selalu memberikan hasil yang lebih baik dalam setiap situasi. Ada kemungkinan bahwa dalam beberapa kasus,  pengolahan  dengan  CLAHE  dapat  menghasilkan  peningkatan  noise  dalam  citra,  terutama  jika  parameter  yang digunakan tidak diatur dengan baik. Selain itu, perbandingan ini juga membantu dalam menentukan konteks aplikasi yang paling  cocok  untuk  penggunaan  CLAHE.  Misalnya  dalam  citra  medis,  teknik  ini  mungkin  sangat  berguna  untuk meningkatkan visualisasi detail anatomi. Dalam keseluruhan, perbandingan antara citra CLAHE dan asli adalah langkah penting dalam pengambilan keputusan dalam pengolahan citra dan membantu memilih metode yang paling sesuai untuk tujuan tertentu.
Dzaky Abdillah Salafy, Perbandingan Klasifikasi Citra CT-Scan Kanker Paru-Paru Menggunakan Image Enhancement CLAHE Pada EfficientNet-B0
Tabel 7. Pengujian Data Asli
No Optimizer  Learning Rate  F1-Score  Accuracy 1 Adam 0,1 81,69 81,76 2 Adam 0,01 79,96 80 3 Adam 0,001 77,04 77,06 4 Adam 0,0001 70,28 71,76 5 SGD 0,1 78,23 78,24 6 SGD 0,01 80,58 80,59 7 SGD 0,001 79,99 80 8 SGD 0,0001 79,03 79,41 9 Adagrad 0,1 76,63 77,06 10 Adagrad 0,01 75,71 76,47 11 Adagrad 0,001 70,65 72,35 12 Adagrad 0,0001 80,29 80,59
Setelah dilakukan pengujian terhadap data asli yang ditunjukkan pada tabel 7, maka didapatkan hasil tertinggi oleh penggunaan optimizer Adam  dengan learning  rate 10 -1 . Hasilnya  yaitu, f1-score 81,69%  dan accuracy 81,76%. Selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian  menggunakan  dataset  CLAHE  untuk  mengetahui  pengaruhnya  dalam meningkatkan f1-score dan accuracy .  Berikut  ini  hasil  pengujian  menggunakan  beberapa  kombinasi  CLAHE  dengan optimizer Adam dan learning rate 10 -1 .
Tabel 8. Pengujian Data CLAHE No Tile Grid Clip Limit F1-Score Accuracy 1 8x8 2 84,45 84,71 2 8x8 4 76,2 76,37 3 8x8 20 81,13 81,18 4 8x8 40 82,15 82,35 5 16x16 2 74,39 74,71 6 16x16 4 76,42 76,5 7 16x16 20 81,58 81,76 8 16x16 40 79,96 80 9 32x32 2 73,04 73,53 10 32x32 4 83,87 84,12 11 32x32 20 72,56 72,94 12 32x32 40 82,26 82,35
Tabel  8  menampilkan  nilai f1-score dan accuracy saat  menggunakan  CLAHE.  Nilai  paling  tinggi  diraih  oleh penggunaan clip limit 2 dan tile grid 8x8 dibantu dengan optimizer Adam  dan learning  rate 10 -1 yang memproleh f1- score 84,45%, dan accuracy 84,71%.

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  dilakukan  pengklasifikasian  citra  kanker  paru-paru  normal  dan  kanker  menggunakan  CNN EfficientNet-B0.  Data  yang  dilatih  terbagi  menjadi  dua  jenis  yaitu  citra  asli  dan  citra  CLAHE  yang  sama-sama mendapatkan pembagian data dengan rasio 90:10. Total data citra yang digunakan berjumlah 1537 dan terbagi menjadi 2 kategori yaitu normal sebanyak 749 gambar dan kanker sebanyak 788 gambar. Setiap model dilatih dengan batch size 64 dan epoch 50. Kemudian performa model yang telah dilatih, diukur menggunakan confusion matrix untuk mendapatkan nilai dari precision, recall, f1-score, dan accuracy . Dari percobaan yang telah dilakukan pada data asli didapatkan hasil uji tertinggi pada pembagian rasio 90:10 menggunakan optimizer Adam dengan learning rate 10 -1 mendapatkan nilai f1- score 81,69%,  dan accuracy 81,76%.  Sementara  itu,  hasil  uji  tertinggi  dengan  pelatihan  data  CLAHE  terdapat  pada kombinasi clip limit 2 dan tile grid 8x8 menggunakan optimizer Adam dengan learning rate 10 -1 mendapatkan nilai f1- score 84,45%,  dan accuracy 84,71%.  Oleh  karena  itu,  dapat  disimpulkan  bahwa  pembagian  data  dapat  memengaruhi performa  model  dalam  mengklasifikasi  citra  begitu  juga  dengan  penggunaan  CLAHE  dalam  meningkatkan  citra grayscale khususnya  citra  CT-Scan  untuk  memberikan  informasi  kepada  model  saat  dilatih.  Disarankan  untuk memperbanyak data citra yang akan dilatih ataupun menggunakan kombinasi clip limit dan tile grid yang lebih bervariasi, dan  bisa  juga  menggunakan  beberapa  jenis image  enhancement lainnya  seperti, Gamma  Correction atau Wavelet Transform .

## REFERENCES
[1] Advertorial, “Kanker Paru-paru: 7 Hal yang Perlu Anda Ketahui,” www.pikiran-rakyat.com. Accessed: Dec. 08, 2022. [Online]. Available: https://www.pikiran-rakyat.com/bandung-raya/pr-015756667/kanker-paru-7-hal-yang-perlu-anda-ketahui
Dzaky Abdillah Salafy, Perbandingan Klasifikasi Citra CT-Scan Kanker Paru-Paru Menggunakan Image Enhancement CLAHE Pada EfficientNet-B0
[2] Kurniyanto,  “Bagaimana  Kanker  Paru  dapat  Diketahui  Lebih  Awal  Sebelum  Stadium  Lanjut?,”  www.yankes.kemkes.go.id. Accessed:  Dec.  08,  2022.  [Online].  Available:  https://yankes.kemkes.go.id/view_artikel/1550/bagaimana-kanker-paru-dapat- diketahui-lebih-awal-sebelum-stadium lanjut#:~:text=Di Indonesia%2C berdasarkan data Globocan,laki (14%2C1%25).
[3] L.  Eldridge,  “Lung  Cancer  in  Men,”  www.verywellhealth.com.  Accessed:  Dec.  08,  2022.  [Online].  Available: https://www.verywellhealth.com/lung-cancer-in-men-2249258
[4] N.  Handayani,  “Kanker  dan  Serba-Serbinya  (Hari  Kanker  Sedunia  2022).”  Accessed:  Dec.  18,  2022.  [Online].  Available: https://rsprespira.jogjaprov.go.id/kanker-dan-serba-serbinya-hari-kanker-sedunia-2022/
[5] R. Fadli, “Kanker Paru.” Accessed: Dec. 18, 2022. [Online]. Available: https://www.halodoc.com/kesehatan/kanker-paru
[6] N. Jawas and I. W. B. Sentana, “Deteksi Lung Nodule Otomatis dari Citra Medis Computed Tomography ( CT ) Scan dengan Operasi Morfology dan SVM,” Jurnal Sistem Dan Informatika, vol. 12, no. 2, pp. 140–148, 2018.
[7] M. Faruk and N. Nafi’iyah, “Klasifikasi Kanker Kulit Berdasarkan Fitur Tekstur, Fitur Warna Citra Menggunakan SVM dan KNN,” Telematika, vol. 13, no. 2, pp. 100–109, 2020.
[8] L. W. Astuti, “Ekstrasi Fitur Citra MRI Otak Menggunakan Data Wavelet Transform (DWT) untuk Klasifikasi Penyakit Tumor Otak,” Jurnal Ilmiah Informatika Global, vol. 10, no. 2, pp. 80–86, 2019, doi: 10.36982/jig.v10i2.854.
[9] M. Farid Naufal, “Perbandingan, Analisis Svm, Algoritma Untuk, dan CNN,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 8, no. 2, pp. 311–318, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202184553.
[10]  D. Gunawan and H. Setiawan, “Convolutional Neural Network dalam Citra Medis,” KONSTELASI: Konvergensi Teknologi dan Sistem Informasi, vol. 2, no. 2, pp. 376–390, 2022, doi: 10.24002/konstelasi.v2i2.5367.
[11]  D. L. Y. Ikhwanul, J. Jasril, S. Sanjaya, L. Handayani, and F. Yanto, “Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Babi Menggunakan CNN  Alexnet  dan  Augmentasi  Data,”  Journal  of  Information  System  Research  (JOSH),  vol.  4,  no.  4,  Jul.  2023,  doi: 10.47065/josh.v4i4.3702.
[12]  S. Lasniari, J. Jasril, S. Sanjaya, F. Yanto, and M. Affandes, “Klasifikasi Citra Daging Babi dan Daging Sapi Menggunakan Deep Learning Arsitektur ResNet-50 dengan Augmentasi Citra,” Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON), vol. 3, no. 4, pp. 450–457, 2022.
[13]  M. F. Martias, J. Jasril, S. Sanjaya, L. Handayani, and F. Yanto, “Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Daging Babi Menggunakan CNN Arsitektur EfficientNet-B6 dan Augmentasi Data,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 4, no. 4, p. 642, Jun. 2023, doi: 10.30865/json.v4i4.6195.
[14]  M. Tan and Q. Le, “Efficientnet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks,” in International conference on machine learning, PMLR, 2019, pp. 6105–6114.
[15]  S. M. Hassan, A. K. Maji, M. Jasiński, Z.  Leonowicz, and E. Jasińska, “Identification of plant-leaf diseases using CNN and transfer-learning approach,” Electronics (Basel), vol. 10, no. 12, p. 1388, 2021.
[16]  W. G. Pamungkas, M. I. P. Wardhana, Z. Sari, and Y. Azhar, “Leaf Image Identification: CNN with EfficientNet-B0 and ResNet- 50 Used to Classified Corn Disease,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi), vol. 7, no. 2, pp. 326–333, Mar. 2023, doi: 10.29207/resti.v7i2.4736.
[17]  A. Shamila Ebenezer, S. Deepa Kanmani, M. Sivakumar, and S. Jeba Priya, “Effect of image transformation on EfficientNet model  for  COVID-19  CT  image  classification,”  Mater  Today  Proc,  vol.  51,  pp.  2512–2519,  2022,  doi: 10.1016/j.matpr.2021.12.121.
[18]  Dodi Andre Putra, J. Na` am, and Yuhandri, “Identifikasi Objek pada Citra Thorax X-Ray Pasien COVID-19 dengan Metode Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE),” Jurnal Informasi dan Teknologi, vol. 4, pp. 33–38, 2022, doi: 10.37034/jidt.v4i1.184.
[19]  R. Moch Diar, R. Y. Fu’adah, and K. Usman, “Klasifikasi Penyakit Paru-Paru Berbasis Pengolahan Citra X Ray Menggunakan Convolutional Neural Network (Classification Of The Lung Diseases Based On X Ray Image Processing Using Convolutional Neural Network),” e-Proceeding of Engineering, vol. 9, no. 2, pp. 476–484, 2022.
[20]  T. Badriyah, D. B. Santoso, I. Syarif, and D. R. Syarif, “Improving stroke diagnosis accuracy using hyperparameter optimized deep  learning,”  International  Journal  of  Advances  in  Intelligent  Informatics,  vol.  5,  no.  3,  pp.  256–272,  2019,  doi: 10.26555/ijain.v5i3.427.
[21]  F. M. Hana and I. D. Maulida, “Analysis of contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE) parameters on finger knuckle  print  identification,”  in  Journal  of  Physics:  Conference  Series,  IOP  Publishing  Ltd,  Feb.  2021.  doi:  10.1088/1742- 6596/1764/1/012049.