## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 4 Iss. 3 July 2024, pp: 984-992 ISSN(P): 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Implementation of Convolutional Neural Network Algorithm (ResNet-50) for Benign and Malignant Skin Cancer Classification

## Implementasi Algoritma Convolutional Neural Network (Resnet-50) untuk Klasifikasi Kanker Kulit Benign dan Malignant
Gogor Putra Hafi Puja Gusti 1 , Elin Haerani 2* , Fadhillah Syafria 3 , Febi Yanto 4 , Siska Kurnia Gusti 5
1,2,3,4,5 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia
E-Mail: 1 gogorphpg@gmail.com, 2 elin.haerani@uin-suska.ac.id, 3 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id,
4 febiyanto@uin-suska.ac.id, 5 siskakurniagusti@uin-suska.ac.id
Received May 2nd 2024; Revised Jun 12th 2024; Accepted Jun 16th 2024 Corresponding Author: Elin Haerani

## Abstract
The skin as the outermost organ that covers all parts of the human body is susceptible to sharing diseases, one of which is skin cancer. The use of malignant technology, particularly Convolutional Neural Networks (CNNs) has become a research topic because of CNNs' ability to automatically recognize important features in the classification of skin cancer medical images. Therefore, research was carried out on the classification of benign (benign) and malignant (malignant) skin cancer using  the  ResNet-50  architecture  CNN  algorithm  with  a  dataset  of  5000  benign  skin  cancer  training  data  and  4600 malignant skin cancer training data. The CNN model that has been designed with an epoch of 50 uses Adam's optimizer and a batch size of 54 and involves several data augmentation techniques to increase the diversity of the dataset so that the designed model is then implemented into the display of a website using Flask as a framework that connects the deep learning model and the website so that it can be accessed by users. The blackbox test method was carried out to ensure that the system could classify skin cancer through input in the form of medical images into 2 classes, namely benign and malignant well and obtained model accuracy of 94.88% and loss of 13.24%.
Keyword: Classification, CNN, Model, ResNet-50, Skin Cancer

## Abstrak
Kulit sebagai organ terluar yang menutupi seluruh bagian tubuh manusia rentan terhadap berbagi penyakit, salah satunya kanker kulit. Penggunaan teknologi malignant , khususnya Convolutional Neural Network (CNN) diangkat menjadi topik penelitian karena kemampuan CNN untuk secara otomatis mengenali fitur penting dalam klasifikasi citra medis kanker kulit. Oleh karena itu dilakukan penelitian pengklasifikasian penyakit kanker kulit benign (jinak) dan malignant (ganas) menggunakan algoritma CNN arsitektur ResNet-50 dengan dataset berupa 5000 data latih kanker kulit benign dan 4600 data latih kanker kulit malignant .Model CNN yang telah dirancang dengan epoch 50 menggunakan optimizer Adam dan batch  size  sebesar 54  serta  melibatkan  beberapa  teknik  augmentasi  data  guna  meningkatkan  keragaman  dataset  untuk kemudian  model  hasil  perancangan  diimplementasikan  ke  dalam  tampilan  sebuah website dengan  menggunakan Flask sebagai kerangka kerja yang menghubungkan antara model deep learning dan website agar bisa diakses oleh pengguna. Metode  pengujian blackbox dilakukan  demi  memastikan  sistem  dapat  melakukan  klasifikasi  kanker  kulit  melalui  input berupa citra medis kedalam 2 kelas yaitu benign dan malignant dengan baik serta didapatkan hasil akurasi model sebesar 94,88 % dan loss sebesar 13,24%.
Kata Kunci: CNN, Kanker Kulit, Klasifikasi, Model, ResNet-50

## 1. PENDAHULUAN
Kulit  merupakan  sebuah  organ  terbesar  yang  menutupi  hampir  seluruh  bagian  pada  tubuh  manusia. Sebagai indera peraba manusia, kulit mempunyai peran penting dalam membantu kehidupan manusia [1]. Kulit secara langsung menerima rangsangan dari luar, seperti sentuhan, rasa sakit, dan pengaruh lainnya mengingat letaknya berada di paling luar, sehingga berbagai penyakit sering kali menyerang kulit.
Infeksi  mikroorganisme,  lemahnya  sistem  kekebalan  tubuh,  reaksi  alergi,  dan  kesehatan  diri  serta lingkungan yang buruk adalah beberapa faktor yang dapat menyebabkan penyakit dan gangguan kulit. Kanker kulit  adalah  salah  satu  penyakit  berbahaya  yang  dapat  menyerang  kulit.  Ini  terjadi  ketika  karakteristik  sel penyusun  kulit  berubah  dari  normal  menjadi  ganas,  hal  ini  dapat  menyebabkan  sel  membelah  secara  tidak terkendali dan merusak Deoxyribonucleic Acid (DNA) [2]. Salah satu jenis kanker yang paling umum adalah kanker kulit. Menurut data statistik Global Cancer Observatory 2018 yang dibuat oleh International Agency for Research on Cancer (IARC), baik pada pria maupun wanita,kanker kulit masing-masing menempati posisi 19 dan 5 teratas sebagai jenis kanker yang paling tinggi jumlah pasiennya [3].
Dalam  bidang  medis, diagnosis  penyakit kanker  kulit  umumnya dilakukan  dengan  proses  biopsi.  Ini berarti bagian jaringan kulit diambil dan kemudian diperiksa secara menyeluruh untuk mengetahui apakah itu sel kanker atau tidak. Namun teknik ini membutuhkan waktu yang cukup lama dan juga membutuhkan biaya yang tinggi [4]. Jika lambat terdeteksi, kelangsungan hidup penderita kanker kulit hanya sekitar 14% , namun hal itu dapat meningkat hingga 99% ketika bisa dideteksi lebih awal.
Kanker malignant (ganas)  adalah  kanker  yang  dapat  berkembang  dan  menyebar  ke  bagian  tubuh lainnya, menembus jaringan dan organ lain, serta berkembang tanpa kendali. Sebaliknya, kanker benign (jinak) adalah  kanker  yang  dapat  berkembang  namun  tidak  dapat  menyebar  seperti  kanker malignant ,  sehingga umumnya tidak menimbulkan risiko yang sama [5]. Penting untuk mengetahui apakah seseorang menderita penyakit kanker kulit atau hanya kelainan kulit biasa dengan melihat ciri-ciri awal penyakit kanker kulit [6], dibutuhkan  sistem  yang  bisa  membantu  mengetahui  jenis  kanker  kulit  yang  diderita,  sehingga  dapat mengetahui penangananya secara dini agar dapat mengurangi risiko keterlambatan dalam penanganan kanker kulit  [7].  Penggunaan  teknologi deep  learning ,  khususnya Convolutional  Neural  Network (CNN),  telah menjadi fokus penelitian yang sangat relevan karena kemampuan CNN untuk secara otomatis mengenali fitur- fitur yang penting dalam klasifikasi citra medis, membawa pengembangan dari diagnosis tradisional  hingga diagnosis otomatis dengan tingkat kinerja yang sangat baik [8]. Deep learning memiliki kemampuan untuk membantu  kehidupan  manusia  dengan  memberikan  akurasi  tambahan  dalam  diagnosis  penyakit  kanker [9][10][11].  Klasifikasi  kanker  kulit  menggunakan  CNN  memberikan  solusi  potensial  untuk  mengatasi tantangan diagnostik dan memberikan dukungan bagi para tenaga medis. Oleh karena itu dilakukan penelitian pengklasifikasian  penyakit  kanker  kulit benign (jinak)  dan malignant (ganas)  menggunakan  metode  CNN, dimana CNN dapat mengklasifikasikan citra kanker kulit.
Terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  mengenai  klasifikasi  kanker  kulit  menggunakan  algoritma CNN. Pada penelitian yang dilakukan Arief Budhiman,Hasil terbaik yang berhasil dicapai dalam penelitian ini,  setelah  melibatkan  10 epoch  training ,  adalah  ResNet  50  dengan  skema  augmentasi  data,  model  ini mencapai tingkat akurasi sebesar 83%. Selain itu, untuk kelas ganas, sementara untuk kelas jinak mencapai 87% [12].Kemudian, Mohammed A. Al-masni menggunakan Inception-ResNet-v2 mendapatkan nilai akurasi sebesar 85% dengan augmentasi data,segmentasi lesi kulit serta balancing data [13].Kemudian penelitian yang dilakukan Muzahidul Islam Rahi, untuk meningkatkan akurasi menjadi 90%, ia menggunakan algoritma CNN pada  VGG11,  ResNet50,  dan  DenseNet121  yang  terlatih  dengan  data  ImageNet,  agar  dapat  meningkatkan ukuran dataset dan efisiensi model [14].
Pada penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi kanker kulit menggunakan Algoritma CNN dan mengevaluasi performa model ini dengan menggunakan matriks accuracy pada citra medis kanker kulit.  Peneliti  juga  mencoba  untuk  mengklasifikasi  citra  kanker  kulit  menggunakan  Algoritma  CNN menggunakan dataset yang diperoleh dari International Skin Imaging Collaborator (ISIC) dengan citra medis kanker  kulit  yang  berfokus  pada  2  kategori  yaitu  Kanker  kulit benign dan malignant .penelitian  ini  juga melibatkan  augmentasi  pada  preprocessing  dataset  yang  ada,  Augmentasi  data  penting  karena  sering  kali kumpulan  data  pelatihan  terbatas  dalam  masalah  kompleks  di  kehidupan nyata,  seperti  data  medis.  Dengan memperluas variasi data yang tersedia, augmentasi data membantu model CNN dalam menghindari overfitting dan meningkatkan kemampuannya untuk menggeneralisasi pada data baru [15][16].
Selain  itu,  penelitian  ini  juga  bertujuan  memahami  cara  membangun  sistem  klasifikasi  kanker  kulit menggunakan  Algoritma  CNN  yang  diimplementasikan  ke  dalam  tampilan  sebuah website dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  python  dan framework  Flask , Flask sebagai  kerangka  kerja  web opensource yang ringan dan dirancang menggunakan Python untuk menyusun dan meluncurkan aplikasi web [17]  ,framework  ini  juga  dapat  meningkatkan  efisiensi  waktu  dalam  pengembangan  aplikasi  web  dengan peningkatan fungsi dan fitur karena bisa dintegrasikan dengan banyak plugin [18].Sistem kemudian akan diuji menggunakan  metode blackbox ,  Pengujian blackbox adalah  metode  yang  fokus  pada  fungsi  sistem  tanpa memerhatikan detail internal dari implementasi program atau sistem. Tujuannya adalah memastikan program berjalan sesuai kebutuhan yang telah ditetapkan [19] [20].
Penelitian  ini  menekankan  pada  bagaimana  cara  membangun  model  CNN  untuk  klasifikasi  dan bagaimana cara membangun sistem untuk klasifikasi tersebut dengan Flask. Penelitian ini tidak memfokuskan pada pencapaian akurasi tertinggi dalam klasifikasi, melainkan lebih pada proses pembuatan dan implementasi model serta sistem yang dapat berfungsi dengan baik dalam konteks aplikasi web.
Oleh sebab itu,hasil dari penelitian ini tentu diharapkan dapat menjadi acuan bagi peneliti selanjutnya dalam mengoptimalkan kinerja model  maupun kemampuan sistem untuk melakukan klasifikasi kanker kulit karena  penelitian  tidak  hanya  berfokus  mengenai  bagaimana  cara  merancang  sebuah  model  CNN  dengan arsitektur  ResNet-50  untuk  melakukan  klasifikasi  kanker  kulit benign dan malignant ,melainkan  juga  untuk mengetahui  bagaimana  cara  membangun  sebuah  sistem  klasifikasi  kanker  kulit  yang  akan  diintegrasikan kedalam sebuah website  menggunakan flask berdasarkan model yang telah dirancang sebelumnya sehingga bisa digunakan langsung oleh end-user untuk membantu mereka mengetahui hasil dari diagnosa penyakit atau gangguan kulit yang dialami kedalam 2 kelas berbeda pada penyakit kanker kulit yaitu benign dan malignant agar ketepatan dalam penanganan penyakit maupun gangguan pada kulit bisa dilakukan dengan baik atas dasar temuan dari penelitian ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Langkah-langkah penelitian yang dilakukan dapat ditunjukkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1. Studi Literatur
Tahapan ini, peneliti melakukan pencarian, pengumpulan, dan evaluasi beragam sumber literatur yang terkait dengan topik atau permasalahan yang menjadi fokus penelitian. Fokus utama studi literatur, yang juga dikenal sebagai literatur review adalah menyelidiki dan mengeksplorasi literatur yang sudah ada dalam suatu bidang  pengetahuan  tertentu.  Tujuan  dari  tahapan  ini  adalah  untuk  membantu  mengidentifikasi  serta memahami  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  terutama  terkait  dengan  teori-teori  yang  relevan dengan topik penelitian yang sedang dijalankan. Dalam hal ini peneliti melibatkan beberapa topik yang menjadi kata  kunci  untuk  melakukan  seleksi  dalam  dijadikan  landasan  dalam  studi  literatur  yaitu  Kanker  Kulit, Klasifikasi, Malignant dan Convolutional Neural Network (CNN).

## 2.2. Pengumpulan Dataset
Dataset  yang  akan  digunakan  pada  penilitian  ini  adalah  jenis  data  sekunder.  Data  didapatkan  dari International Skin Image Collaborating (ISIC) yakni sebuah repository berisi himpunan berbagai citra kanker kulit  atau  dermoscopic  image  yang  dikategorikan  menjadi  2  kelas  penelitian  yaitu benign dan malignant . Berikut ditampilkan sampel dataset kanker kulit jinak dan ganas dari ISIC. Penelitian ini menggunakan dataset dengan  rincian  yaitu  5000  data  latih  kanker  kulit benign dan  4600  data  latih  kanker  kulit malignant menggunakan 1000 data uji kanker kulit benign dan 1000 data uji kanker kulit malignant.

## 2.3. Preprocessing
Setelah  dataset  didapatkan,  maka  dilakukan  serangkaian  langkah  untuk  membantu  model  dalam memproses gambar yaitu dengan melakukan preprocessing gambar. Dalam hal ini, penelitian akan melakukan 2 langkah preprocessing gambar yaitu:
1. Ekstraksi Label Data
Proses  ekstraksi  label  dilakukan  dengan  menggunakan  set  pelatihan  yang  terdiri  dari  2000  gambar kanker kulit. Dalam proses ini, setiap gambar diberikan label berdasarkan jenis kanker kulitnya, yang terdiri dari dua kelas utama yaitu benign dan malignant . Dengan demikian, melalui tahap ekstraksi label ini, dataset terkumpul yang mencakup informasi penting untuk melatih model klasifikasi kanker kulit, memungkinkan model untuk memahami perbedaan antara kelas " benign " dan " malignant " dalam upaya mendeteksi dan mengklasifikasikan jenis kanker kulit dengan akurat.
2. Augmentasi Data
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggunakan  beberapa  metode  augmentasi  data  yang bertujuan  untuk meningkatkan  keragaman  data.pada  penitian  ini,  adapun  metode  augmentasi  yang  digunakan  yaitu rotation  range=20  yang  artinya  gambar  dapat  diputar  sebesar  20  derajat,  width  shift  range=0,2  dan height sihift range=0,2 yang memungkinkan gambar untuk digeser ke atas dan bawah maupun kanan dan kiri sebesar 20% dari gambar asli,kemudian untuk mengisi area kosong setelah gambar diputar dan digeser,maka ditambahkan metode berupa fill mode=”nearest” yang dalam hal ini piksel yang berada di area kosong akan digantikan dengan piksel terdekat.Kemudian metode zoom range=0,15 dilakukan untuk  membantu  model  belajar  dari  variasi  ukuran  objek  dengan  memperbesar  gambar  atau  bahkan memperkecil gambar sebesar 15%,lalu horizontal flip juga dilakukan untuk membalik gambar dari kiri ke  kanan  untuk  meningkatkan  keragaman  data  dalam  memperkenalkan  citra  yang  simetris.Terakhir validation split=0,2 yaitu membagi data menjadi 2 bagian, dalam penelitian ini data dibagi menjadi 80% untuk pelatihan dan 20% untuk validasi yang mana data diambil dari data uji citra kanker kulit.

## 2.4. Perancangan dan Evaluasi Model CNN
Dalam  penelitian  ini,  model  akan  dirancang  dengan  Algoritma  CNN  untuk  mengklasifikasikan  citra dermoskopi kanker kulit dalam dua kelas, yaitu benign dan malignant . Nantinya Arsitektur dari model CNN yang akan digunakan akan melakukan pembelajaran mesin dari 9600 data latih citra kanker kulit pada masing- masing  kelas  yakni  5000  gambar  kanker  kulit benign dan  4600  gambar  kanker  kulit malignant dengan menyesuaikan beberapa parameter.
Pada penelitan ini,penulis menggunakan optimizer Adaptive Moment Estimation (Adam) dikarenakan kemampuannya untuk beradaptasi dengan lebih cepat dan lebih efisien terhadap data yang kompleks,dalam hal ini berupa dataset dengan jumlah yang cukup besar yaitu diangka 10000 gambar.Penulis menggunakan batch size sebesar 54 untuk memaksimalkan efisiensi pelatihan maupun efisiensi memori selama pembelajaran mesin dilakukan.Kemudian  penulis  menggunakan epoch sebesar  50  kali  dengan  tujuan  untuk  memberikan keseimbangan kepada model waktu yang cukup untuk mengeksplorasi dan mengeksploitasi pola dalam data pelatihan  serta  sekaligus  mengurangi  risiko overfitting  karena  model  belajar  pola  dari data  pelatihan dalam kurun waktu yang terlalu lama.
Setelah model selesai dibangun,maka akan dilakukan tahap evaluasi model untuk mengetahui performa dari model yang telah dibuat.Fungsi evaluasi model digunakan agar memberikan gambaran tentang bagaimana model  bekerja  pada  data  yang  belum  pernah  dilihatnya  selama  pelatihan.penulis  menggunakan  2  variabel dalam  melihat  kinerja  dari  model  yang  sudah  dirancang  yaitu  accuracy  dan loss ,karena  penulis  perlu mengetahui seberapa sering model membuat prediksi yang benar dan juga seberapa besar kesalahan rata-rata model dalam membuat prediksi.

## 2.5. Deployment
Pada penelitian ini, model yang telah dibuat akan diimplementasikan pada website yang bisa diakses langsung  oleh  pengguna  atau  pihak  terkait.  Proses deployment sistem  ini  akan  menggunakan  Python  dan framework Flask untuk menghubungkan model CNN dengan tampilan website . Implementasi ini melibatkan beberapa langkah kunci. Pertama, pengolahan dataset dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python, dengan library seperti NumPy dan Pandas untuk preprocessing data, serta TensorFlow untuk pengembangan dan pelatihan model CNN. Setelah model dilatih, maka model disimpan dan diintegrasikan ke dalam aplikasi web menggunakan Flask . Flask berfungsi  sebagai  penghubung  antara  model  CNN  yang  telah  dibuat  dengan  antarmuka  web. Selain  itu,  HTML,  JavaScript,  dan  CSS  digunakan  untuk  membangun  tampilan  website.  HTML  digunakan untuk membuat struktur dasar dari halaman web, JavaScript digunakan untuk memberikan interaktivitas pada halaman  web,  seperti  validasi form dan  pemrosesan  data  tanpa  perlu refresh halaman,  sedangkan  CSS digunakan untuk mengatur tata letak dan tampilan halaman web agar terlihat menarik dan sesuai dengan desain yang diinginkan.

## 2.6. Pengujian Sistem
Pada tahap ini, pengujian sistem akan dilakukan menggunakan metode blackbox yaitu metode pengujian yang menitik beratkan pada fungsi sistem untuk mengetahui apakah semua fungsi website maupun kemampuan klasifikasi model yang dihubungkan ke dalam sistem ini bisa berjalan dengan baik.
Dalam rangka pengujian sistem menggunakan metode blackbox , fokus utama akan diberikan pada fitur upload gambar dan tampilan hasil klasifikasi. Pada tahap ini, kami akan mengevaluasi apakah pengguna dapat dengan lancar mengunggah gambar ke dalam sistem dan apakah proses klasifikasi model yang terkait dapat berjalan secara efektif.
Fitur upload gambar akan diuji untuk memastikan bahwa sistem menerima berbagai jenis file gambar dan dapat menanganinya dengan baik. Pengujian juga akan memastikan bahwa proses upload berjalan tanpa kendala dan memberikan umpan balik yang jelas kepada pengguna. Selanjutnya, pada tahap klasifikasi, metode blackbox akan  menekankan  pada output yang  dihasilkan  oleh  model  yang  akan  memastikan  bahwa  pop-up yang muncul setelah pengguna menekan tombol submit memberikan informasi yang akurat dan dapat dipahami tentang  hasil  klasifikasi  gambar  yang  diunggah.  Dengan  menggunakan  pendekatan blackbox ,  evaluasi  fitur upload  gambar  dan  hasil  klasifikasi  akan  menekankan  pengalaman  pengguna  dan  fungsi  fungsional keseluruhan sistem.

## 2.7. Simpulan
Penelitian  ini  mencapai  tahap  akhir  dengan  penarikan  kesimpulan  yang  menggambarkan  hasil pencapaian yang berarti. Dalam upaya mengklasifikasi citra kanker kulit, model menggunakan Algoritma CNN dengan  dataset  dari  ISIC,  dengan  fokus  pada  dua  kelas  utama,  yaitu  Kanker Benign dan Malignant .  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  model  CNN  mampu  dengan  baik  mengklasifikasikan  jenis  kanker  kulit, memberikan hasil yang memuaskan. Dengan merangkum temuan dan analisis tersebut, kesimpulan penelitian memberikan  pandangan  akhir  yang  berharga  terhadap  kemampuan  model  CNN  dalam  mengatasi  tugas klasifikasi kanker kulit sehingga hasilnya dapat memberikan kontribusi penting dalam pemahaman lebih lanjut dalam bidang kesehatan dan malignant .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  kali  ini, pembahasan  difokuskan dalam 2  tahap yakni  model  CNN  dengan  arsitektur ResNet-50  dan  implementasi  model  tersebut  kedalam  sebuah  Sistem  Klasifikasi  Kanker  Kulit  dengan framework Flask pada bahasa pemrograman python.

## 3.1. Model CNN Arsitektur ResNet-50
Pada tahap pemodelan, penulis menggunakan salah arsitektur pada CNN yaitu ResNet-50. Arsitektur menggunakan ukuran input gambar  dengan ukuran 224 x 224 piksel dengan 3 kanal warna RGB . Pelatihan arsitektur dilatih menggunakan epoch 50 dengan optimizer Adam dan batch size 54. Pada fase awal pelatihan yaitu di epoch pertama,akurasi model bekisar di angka 86%,kemudian pada epoch berikutnya akurasi pada data pelatihan dan validasi cenderung meningkat seiring dengan berjalannya epoch ,dapat dilihat pada gambar 2,hal ini menunjukan indikasi positif bahwa model mengoptimalkan kemampuan klasifikasi dan menandakan bahwa model semakin baik dalam memprediksi label dengan benar.
Peningkatan akurasi pada data validasi (ditandai dengan val accuracy )  juga terlihat pada gambar yang memperlihatkan bahwa seiring dengan berjalannya epoch ,model tidak hanya belajar untuk memprediksi data pelatihan dengan baik.Ini penting karena akurasi yang meningkat pada data validasi menandakan bahwa model tidak hanya mampu bekerja dengan baik hanya pada pelatihan, tetapi juga mampu menangkap pola lainnya yang  berguna  dalam  pengklasifikasian  data  baru  yang  dalam  hal  ini  yaitu  gambar  kanker  kulit benign dan malignant yang sebelumnya tidak pernah dilihat oleh model. Akurasi ResNet-50 dapat dilihat pada gambar 2.
Berbeda dengan akurasi yang akan menunjukan performa yang baik ketika angka yang didapat semakin tinggi,untuk loss ketika semakin rendah angkanya maka akan semakin baik pula performanya. Pada gambar 3 di fase awal epoch berjalan, loss berada di kisaran angka 31%, kemudian seiring dengan berjalannya epoch , penurunan  nilai  angka  pada loss tersebut,  tentu  menunjukan  indikasi  positif  bahwa  model  secara  bertahap belajar dan menyesuaikan diri dengan data serta validasi loss yang menurun juga turut memperlihatkan model yang  kembali  mampu  mempelajari  pola-pola  pada  data  baru  serta  menurunkan  resiko  kesalahan  dalam melakukan klasifikasi tersebut.
Gambar 3. Loss ResNet-50
Dari hasil percobaan diatas serta analisa yang telah dilakukan, maka dengan arsitektur ResNet-50 dalam algoritma CNN, penulis berhasil mengembangkan sebuah model untuk melakukan klasifikasi kanker kulit ke dalam dua kelas, yaitu Benign dan Malignant . Model ini memperoleh akurasi sebesar 94,88% dan loss sebesar 13,24%.

## 3.2. Sistem Klasifikasi Kanker Kulit
Setelah  model  dari  arsitektur  ResNet-50  dilatih,  kemudian  model  disimpan  dengan  format  h5  untuk dilanjutkan  kedalam  tahap deployment .  Tahap  deployment  menggunakan  framework Flask untuk mengimplementasikan  model  tersebut,  penulis  juga  merancang  antarmuka  pengguna  untuk  situs  web  yang dibuat  khusus  untuk  mengklasifikasikan  kanker  kulit benign dan malignant .  Ini  adalah  tampilan  antarmuka pengguna. Halaman utama aplikasi dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar  4. Halaman Utama Aplikasi
Tampilan  utama  aplikasi  klasifikasi  kanker  kulit  ini  memuat  penjelasan  umum  yang  penting  bagi pengguna.  Pada  bagian  ini,  pengguna  akan  menemukan  informasi  yang  menjelaskan  secara  ringkas  tujuan utama dari aplikasi klasifikasi kanker kulit benign dan malignant ini. Selanjutnya halaman layanan dari sistem ini dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Halaman Layanan Kami

## 3.3. Pengujian
Metode pengujian blackbox pada tampilan upload gambar ini mengacu pada proses di mana pengguna diberi kemampuan untuk mengunggah gambar kulit yang ingin diklasifikasikan terkait kanker kulit. Proses ini dilakukan tanpa pengguna memiliki pengetahuan tentang detail internal dari model atau proses klasifikasi yang terjadi di balik layar. Pada tampilan upload gambar, akan menampilkan pop-up untuk pengguna mengunggah gambar  kulit  yang  ingin  diklasifikasi  terkait  kanker  kulit.  Kemudian  aplikasi  akan  melakukan  klasifikasi terhadap gambar tersebut untuk menentukan apakah gambar tersebut termasuk dalam kelompok kanker kulit benign atau malignant .  Hasil  Klasifikasi  Kanker  Kulit  pada  Kelas Malignant dan  Hasil  Klasifikasi  Kanker Kulit Pada Kelas Benign ditunjukkan pada gambar 6 dan gambar 7.
Gambar 6. Hasil Klasifikasi Kanker Kulit Pada Kelas Malignant
Gambar 7. Hasil Klasifikasi Kanker Kulit Pada Kelas Benign
Setelah pengguna mengunggah gambar, aplikasi akan secara otomatis melakukan klasifikasi terhadap gambar  tersebut  menggunakan  model  yang  telah  dilatih  sebelumnya.  Hasil  klasifikasi  ini  kemudian ditampilkan  kepada  pengguna  dalam  bentuk  informasi  yang  jelas  dan  mudah  dipahami,  misalnya,  apakah
gambar tersebut termasuk dalam kelompok kanker kulit benign (tidak berbahaya) atau malignant (berbahaya). Dengan demikian, pengguna dapat dengan cepat mendapatkan pemahaman tentang kemungkinan risiko kanker kulit  berdasarkan  gambar  yang  diunggah  tanpa  perlu  memahami  detail  teknis  dari  proses  klasifikasi  yang terjadi di balik layar. Klasifikasi Gambar Non Kanker Kulit ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar  8. Klasifikasi Gambar Non Kanker Kulit
Selain pengujian dari 2 kondisi diatas yang memang ditujukan untuk melakukan klasifikasi terhadap 2 kelas kanker  kulit,penulis  juga  melakukan  pengujian  dengan  memasukkan  beberapa  gambar  penyakit  pada  kulit seperti panu,kurap,cacar,kudis dan ruam.Hasilnya adalah sistem menampilkan keterangan berupa (none) yang artinya tidak,ini dimaknai bahwa gambar yang masukkan oleh pengguna untuk di klasifikasi bukanlah menjadi bagian dari salah satu kelas yang ada,baik itu termasuk ke dalam kategori kanker kulit benign maupun kanker kulit malignant .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penulis  berhasil  memanfaatkan  teknologi malignant dengan algoritma CNN menggunakan arsitektur ResNet-50 dengan dataset berupa 5000 data latih kanker kulit benign dan 4600 data latih kanker kulit malignant serta masing-masing 1000 data uji benign maupun malignant dengan epoch 50 menggunakan optimizer Adam dan batch size sebesar 54 untuk membuat sebuah model dalam melakukan  klasifikasi  kanker  kulit  ke  dalam  dua  kelas,  yaitu Benign dan Malignant .  Model  ini  mencapai akurasi sebesar 93,88% dan loss sebesar 13,24%. Hasil model ini kemudian diekspor ke dalam format h5 guna diimplementasikan ke dalam tampilan sebuah website menggunakan framework Flask . Dengan framework Flask , model CNN ini dapat diakses dan digunakan secara langsung oleh pengguna melalui antarmuka web untuk melakukan klasifikasi kanker kulit ke dalam dua kelas yang telah ditentukan. Kesuksesan penelitian ini tidak hanya menyoroti potensi malignant dalam membantu diagnosis kanker kulit serta memberikan informasi dan pemahaman kepada pengguna tentang kondisi penyakit kanker kulit, tetapi juga menunjukkan bagaimana framework Flask dapat digunakan secara efektif untuk menghubungkan model malignant dengan aplikasi web yang dapat diakses oleh pengguna.

## REFERENSI
[1] A.  R.  Mz,  I.  Wijaya,  and  ...,  “Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  kulit  pada  manusia  dengan  metode dempster shafer,” Journal of Computer
… , 2020, [Online]. Available: http://jcosine.if.unram.ac.id/index.php/jcosine/article/view/285
[2] R.  Agustina,  R.  Magdalena, and  ...,  “Klasifikasi  Kanker Kulit  menggunakan  Metode  Convolutional Neural Network dengan Arsitektur VGG-16,” … : Jurnal Teknik Energi … , 2022, [Online]. Available: http://ejurnal.itenas.ac.id/index.php/elkomika/article/view/5674
[3] F. Bray, “Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries,” CA Cancer Journal for Clinicians , vol. 68, no. 6, pp. 394–424, 2018, doi: 10.3322/caac.21492.
[4] T. L. D. Munthe, Klasifikasi citra kanker kulit berdasarkan tingkat keganasan kanker pada melanosit menggunakan  deep  convolutional  neural  network  (DCNN) .  repositori.usu.ac.id,  2018.  [Online]. Available: https://repositori.usu.ac.id/handle/123456789/8883
[5] M.  R.  Hasan,  “Comparative  Analysis  of  Skin  Cancer  ( Benign vs. Malignant )  Detection  Using Convolutional Neural Networks,” J Healthc Eng , vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/2021/5895156.
[6] R.  R.  Saputro,  A.  Junaidi,  and  ...,  “Klasifikasi  Penyakit  Kanker  Kulit  Menggunakan  Metode Convolutional Neural Network (Studi Kasus: Melanoma),” Journal of Dinda: Data … , 2022, [Online]. Available: https://journal.ittelkom-pwt.ac.id/index.php/dinda/article/view/349
[7] M. Faruk  and N. Nafi’iyah, “Klasifikasi  Kanker Kulit Berdasarkan Fitur Tekstur, Fitur Warna Citra Menggunakan SVM dan KNN,” Telematika , 2020, [Online]. Available:
https://ejournal.amikompurwokerto.ac.id/index.php/telematika/article/view/987
[8] L. Alzubaidi, “Review of deep learning: concepts, CNN architectures, challenges, applications, future directions,” J Big Data , vol. 8, no. 1, 2021, doi: 10.1186/s40537-021-00444-8.
[9] Y. Benhammou, “BreakHis based breast cancer automatic diagnosis using deep learning: Taxonomy, survey and insights,” Neurocomputing , vol. 375, pp. 9–24, 2020, doi: 10.1016/j.neucom.2019.09.044.
[10] E. Wulczyn, “Deep learning-based survival prediction for multiple cancer types using histopathology images,” PLoS One , vol. 15, no. 6, 2020, doi: 10.1371/journal.pone.0233678.
[11] K. Nagpal, “Development and validation of a deep learning algorithm for improving Gleason scoring of prostate cancer,” NPJ Digit Med , vol. 2, no. 1, 2019, doi: 10.1038/s41746-019-0112-2.
[12] A. Budhiman, “Melanoma Cancer Classification Using ResNet with Data Augmentation,” 2019 2nd International Seminar on Research of Information Technology and Intelligent Systems, ISRITI 2019 , pp. 17–20, 2019, doi: 10.1109/ISRITI48646.2019.9034624.
[13] M.  A.  Al-masni,  “Multiple  skin  lesions  diagnostics  via  integrated  deep  convolutional  networks  for segmentation  and  classification,” Comput  Methods  Programs  Biomed ,  vol.  190,  2020,  doi: 10.1016/j.cmpb.2020.105351.
[14] M.  M.  I.  Rahi,  “Detection  of  Skin  Cancer  Using  Deep  Neural  Networks,” 2019  IEEE  Asia-Pacific Conference  on  Computer  Science  and  Data  Engineering,  CSDE  2019 ,  2019,  doi: 10.1109/CSDE48274.2019.9162400.
[15] A.  Ajrana, Rancang  Bangun  Aplikasi  Mobile  Klasifikasi  Kanker  Kulit  Dengan  Pemilihan  Model
Transfer Learning . repository.unhas.ac.id, 2022.
[Online].
Available:
http://repository.unhas.ac.id/id/eprint/22712/4/H071181003_skripsi_28-09-2022.pdf
[16] A.  Ghosh,  “Fundamental  concepts  of  convolutional  neural  network,” Intelligent  Systems  Reference Library , vol. 172, pp. 519–567, 2019, doi: 10.1007/978-3-030-32644-9_36.
[17] P.  Singh,  “Deploy  Machine  Learning  Models  to  Production:  With Flask ,  Streamlit,  Docker,  and Kubernetes on Google Cloud Platform,” Deploy Machine Learning Models to Production: With Flask, Streamlit, Docker, and Kubernetes on Google Cloud Platform , pp. 1–150, 2020, doi: 10.1007/978-1- 4842-6546-8.
[18] R. Rahutomo, “Artificial Intelligence Model Implementation in Web-Based Application for Pineapple Object  Counting,” Proceedings  of  2019  International  Conference  on  Information  Management  and Technology, ICIMTech 2019 , pp. 525–530, 2019, doi: 10.1109/ICIMTech.2019.8843741.
[19] S. Wicaksono, Blackbox Testing Teori dan Studi Kasus . 2022. doi: 10.5281/zenodo.7659674.
[20] P.  Astuti,  “PENGGUNAAN  METODE  BLACK  BOX  TESTING  (BOUNDARY  VALUE ANALYSIS) PADA SISTEM AKADEMIK (SMA/SMK),” Faktor Exacta , vol. 11, p. 186, Dec. 2018, doi: 10.30998/faktorexacta.v11i2.2510.