## Analisa Gambar X-Ray Mammography dengan Convolution Neural Network pada Deep Learning dengan Arsitektur Resnet
Nur Islamiati Sanusi * , Siti Ramadhani, Muhammad Irsyad
Fakultas Sains dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Indonesia Email: 1, *11850124994@students.uin-suska.ac.id, 2 siti.ramadhani@uin-suska.ac.id, 3 irsyadtech@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11850124994@students.uin-suska.ac.id Submitted: 15/06/2023 ; Accepted: 30/06/2023 ; Published: 30/06/2023
Abstrak – Kanker adalah penyakit yang terjadi ketika sel-sel tubuh mengalami perubahan dan tumbuh secara tidak terkendali. Kanker payudara merupakan salah satu jenis kanker yang umum terjadi pada wanita di seluruh dunia. Deteksi dini kanker payudara  sangat  penting  untuk  meningkatkan  tingkat  kesembuhan.  Mammography  adalah  metode  pencitraan  medis  yang digunakan untuk deteksi dini kanker payudara. Dalam hal ini, teknologi deep learning dan pengklasifikasi terkomputerisasi, seperti  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan  model  Resnet,  telah  digunakan  dalam  analisis  dan  prediksi  gambar mammography dengan hasil yang menjanjikan. Studi-studi sebelumnya telah menunjukkan akurasi tinggi dalam klasifikasi massa  payudara  menjadi  jinak  atau  ganas  menggunakan  CNN  dan  Resnet.  Selain  itu,  CNN  juga  telah  digunakan  untuk klasifikasi  kanker  payudara  ganas  dan  jinak,  prediksi  risiko  kanker  payudara,  serta  deteksi  dan  klasifikasi  massa  kanker payudara  dengan  tingkat  akurasi  yang  memuaskan.  Penggunaan  deep  learning  dalam  analisis  citra  medis,  termasuk mammogram dan gambar X-ray, terbukti menjadi alat yang efektif dalam meningkatkan diagnosis dan pengobatan kanker. Data yang digunakan terdiri dari 322 gambar yang terbagi menjadi 7 kelas. Setelah dilakukan pengujian didapatkan akurasi sebesar 72% dengan perbandingan data uji dan data latih sebesar 90:10 dan nilai confusion matrix sehingga dapat disimpulkan bahwa metode resnet mengindefikasi kanker payudara berdasarkan kelasnya.
Kata Kunci: Kanker Payudara; Deep Learning; Resnet; CNN; Mammography
Abstract – Cancer is a disease that occurs when cells in the body undergo changes and grow uncontrollably. Breast cancer is one of the common types of cancer that affects women worldwide. Early detection of breast cancer is crucial to improve the survival rate. Mammography is a medical imaging method used for the early detection of breast cancer. In this context, deep learning technology and computerized classifiers, such as Convolutional Neural Network (CNN) with the Resnet model, have been used for the analysis and prediction of mammography images with promising results. Previous studies have shown high accuracy  in  classifying  breast  masses  as  benign  or  malignant  using  CNN  and  Resnet.  Furthermore,  CNN  has  also  been employed for the classification of malignant and benign breast cancer, prediction of breast cancer risk, as well as detection and classification of breast masses with satisfactory accuracy rates. The use of deep learning in medical image analysis, including mammograms and X-ray images, has proven to be an effective tool in improving cancer diagnosis and treatment. The dataset used consisted of 322 images divided into 7 classes. After testing, an accuracy of 72% was achieved with a 90:10 ratio of test data to training data, along with the corresponding  confusion matrix values. Therefore, it can be concluded that the Resnet method is capable of identifying breast cancer.
Keywords : Breast Cancer; Deep Learning; Resnet; CNN; Mammography

## 1. PENDAHULUAN
Kanker  adalah  penyakit  yang  disebabkan  oleh  perubahan  yang  terjadi  pada  sel  yang  menyebar  secara  tidak terkendali. Sebagian besar sel kanker membentuk benjolan yang disebut tumor dan dinamai sesuai bagian tubuh tempat asalnya [1]. Kanker adalah penyakit yang terjadi ketika sel abnormal tumbuh secara tidak terkendali dengan cara mengabaikan aturan normal pembelahan sel yang menyebabkan pertumbuhan dan proliferasi  sel  abnormal tidak terkendali apabila dibiarkan mengarah pada pembentukan metastasis dan menyerang jaringan disekitar dan bagian tubuh lainnya [2] .
Kanker payudara adalah salah satu penyakit ganas yang menyerang jaringan payudara yang umum untuk di  diagnosis  pada  wanita  diseluruh  dunia.  Salah  satunya  di  Indonesia,  80%  kanker  panyudara  mengacu  pada penyakit tunggal hingga 21 sub kategori histologis, insiden dan tingkat kematian[3] . Walaupun kanker payudara dapat timbul pada kedua jenis kelamin, prevalensinya lebih tinggi pada wanita. Berdasarkan data dari World Health Organization Globocan 2020, kanker payudara menyumbang sekitar 11,4% dari total kasus kanker di dunia.  Di Indonesia, kanker payudara merupakan jenis kanker yang paling sering terjadi, dengan frekuensi relatif sebesar 18,6% berdasarkan Pathological Based Registration. Lebih dari 80% kasus kanker payudara di Indonesia terdeteksi pada tahap lanjut, sehingga pengetahuan mengenai pencegahan, diagnosis dini, dan pengobatan sangatlah penting [4].
Salah  satu  metode  pencitraan  medis  yang  digunakan  untuk  deteksi  dini  kanker  payudara  adalah mammography,  yaitu  prosedur  sinar-X  dosis  rendah  yang  memvisualisasikan  struktur  internal  payudara  [5]. Mammography digunakan untuk mendeteksi kelainan pada tahap awal, seperti klasifikasi mikro dan massa, yang merupakan tanda awal kanker payudara yang hanya dapat dideteksi melalui modalitas pencitraan [6]. Deteksi dini kanker  payudara  melalui  mammography  telah  terbukti  dapat  menurunkan  angka  kematian  [7].  Program mammography dianggap memungkinkan untuk mendetaksi tanda awal kanker dimana struktur nodular dan dalam dimensi 0,1 hingga 1 mm.
Dalam hal ini, teknologi deep learning dan pengklasifikasi terkomputerisasi dapat membantu dalam analisis dan prediksi gambar mammography [8]. Deep learning dapat meniru pengoperasian otak manusia menggunakan banyak  lapisan  jaringan  saraf  konvensional  yang  dapat  mempelajari  pola  tertentu  langsung  dari  data  dan menghasilkan  prediksi  otomatis  dari  masukan.  Secara  teknis,  metode  Deep  learning  dapat  dibangun  dengan menyusun  sederhana  namun  nonlinier  lapisan  yang  mengubah  representasi  input  mentah  menjadi  tingkat  yang lebih tinggi dan sedikit lebih abstrak [9]. Dalam pencitraan medis, deep learning digunakan untuk mendeteksi sel kanker  secara  otomatis.  Penggunaan  deep  learning  dalam  analisis  citra  medis  telah  menunjukkan  hasil  yang menjanjikan, terutama dengan adanya daya komputasi yang tinggi dari Graphics Processing Unit (GPU) [10].
Studi  yang  dilakukan  oleh  Tsochatzidis  et  al.  pada  tahun  2019  [3]  menerapkan  mammography  dalam menganalisis gambar X-ray kanker payudara menggunakan empat algoritma dalam convolutional neural network (CNN),  yaitu  AlexNet,  VGG,  GoogleNet/Inception,  dan  Resnet.  Dalam  penelitian  tersebut,  Resnet  terbukti memiliki kinerja yang lebih baik dalam klasifikasi massa payudara menjadi jinak atau ganas.
Convolution  Neural  Network  menjadi  metode  dalam  bidang  pengenalan  citra,  yang  memiliki  ketahanan yang kuat terhadap pengenalan distorsi, penskalaan, dan perpindahan. Akan tetapi dengan bertambahnya jumlah lapisan  jaringan,  seiring  bertambahnya  waktu  CNN  memiliki  jenis  yang  baru  yaitu  Resnet  untuk  mengurangi masalah seperti kesulitan dalam pelatihan, hilangnya gradien [11] ResNet (Residual Network) terdiri dari lapisan konvolusi  yang  dirumuskan  ulang  yang  mempelajari  fungsi  residual  dengan  mengacu  pada  input  sebagai  hasil awal langsung ke input memastikan integritas informasi. ResNet memiliki jaringan yang lebih dalam dibanding dengan VGG dengan jaringan terdalam yaitu berjumlah 152 layout [12].  Resnet memperkenalkan modul residual kedalam jaringan saraf dan meninggalkan struktur jaringan yang berlebihan untuk mempercepat kecepatan operasi. Prinsip  utamanya  adalah  jika  lapisan  tambahan  dibangun  sebagai  pemetaan  identitas,  model  yang  lebih  dalam seharusnya tidak memiliki lebih banyak kesalahan pelatihan daripada ekuivalen dangkal yang sesuai [13].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  terkait  dapat  dilihat  bahwa  analisis  gambar  X-ray  mammography menggunakan  Convolutional Neural  Network (CNN) dalam  deep learning dengan menggunakan model  Resnet telah  menghasilkan  akurasi  yang  tinggi.  Resnet  18  dan  Resnet  50  adalah  varian  Resnet  yang  paling  banyak digunakan.  Salah  satu  studi  menunjukkan  bahwa  penggunaan  ResNet  101  dalam  arsitektur  imageNet  juga menghasilkan akurasi yang tinggi [14]. Beberapa penelitian juga telah dilakukan untuk klasifikasi kanker payudara ganas dan jinak menggunakan convolutional neural network dalam analisis gambar X-ray mammography. Hasil penelitian menunjukkan akurasi yang tinggi, misalnya 97,46% [15] dan 98,59% untuk prediksi kanker payudara [16], serta akurasi deteksi daerah massa hingga 91,86% [6]. Selain itu, terdapat juga penelitian yang menggunakan convolutional  neural  network  dalam  analisis  citra  mammogram  untuk  memprediksi  risiko  kanker  payudara berdasarkan faktor-faktor seperti usia, area padat, dan persentase kepadatan [17]. Hasilnya menunjukkan bahwa model yang disesuaikan dengan usia memiliki kinerja yang lebih baik dalam memprediksi risiko kanker payudara dibandingkan  dengan  faktor  lainnya  [3].  Selain  itu,  terdapat  juga  penelitian  yang  menggunakan  convolutional neural network untuk deteksi dan klasifikasi massa kanker payudara, dengan akurasi mencapai 83,33%  - 88,2% untuk citra benign dan 76,92% - 83,3% untuk citra ganas [18]. Penelitian lainnya juga mengusulkan penggunaan metode deep learning untuk klasifikasi mammogram jinak dan ganas, dengan tujuan mencapai akurasi yang lebih tinggi  [8].  Terakhir,  terdapat  juga  penelitian  yang  menggunakan  Resnet  dalam  analisis  citra  untuk  mendeteksi kanker kolorektal, dengan akurasi antara 73% - 88% dan sensitivitas antara 64% - 96% [19].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi  penelitian  adalah  serangkaian  langkah  atau  prosedur  yang  digunakan  dalam  melakukan  penelitian. Metodologi ini memberikan panduan dan mengatur setiap tahapan dari awal hingga akhir penelitian. Tujuan dari metodologi penelitian adalah untuk memastikan bahwa semua tahapan yang dilakukan berjalan secara terstruktur. Gambar 1 menunjukkan tahapan-tahapan dalam penelitian sebagai berikut:
Gambar  1. Bagan Penelitian Analisa X-ray mammography dengan convolution neural network pada deep learning dengan arsitektur resnet.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  diambil  dalam  Mammography  Analysis  Society  (MIAS)  yang  berasal  dari  Kaggle. Dengan  kumpulan  dataset  dengan  jumlah  322  total  citra  kanker  payudara.  Dimana  terdapat  citra  yang  dibagi menjadi 7 kelas yang terdiri dari Architectural distortion (ARCH), Asymmetry (ASYM), Other ill-defined masses (MISC), Normal (NORM), Calcification (CALC), Well-defined/ circumscribed masses (CIRC), Spiculated masses (SPIC). Dengan ukuran gambar 1024 x 1024 pixel.

## 2.3 PreProcessing
Tujuan  dari  proses  preprocessing  adalah  untuk  mempermudah  ekstraksi  fitur.  Dalam  penelitian  ini,  proses preprocessing yang dilakukan adalah resize. Resize adalah metode yang digunakan untuk mengubah ukuran citra dengan cara mengurangi ukuran citra tersebut secara vertikal atau horizontal. Pada penelitian ini, citra diresize dari 256x256  piksel  menjadi  128x128  piksel  dan  64x64  piksel.  Hal  ini  bertujuan  untuk  mempercepat  dan mempermudah proses perhitungan.

## 2.4 Pembagian data
Split Validation merupakan metode yang digunakan untuk membagi data menjadi dua yaitu data testing 20% dan data training 80% secara random [20].

## 2.5 Deep learning
Penelitian  ini menggunakan metode  Deep Learning  dengan menggunakan arsitektur Resnet  101.  Deep learning terdiri  dari  dua  tahapan  utama,  yaitu  pembelajaran  fitur  (feature  learning)  dan  klasifikasi  (classification). Rancangan arsitektur Deep Learning pada penelitian ini dijelaskan secara visual dalam Gambar 2 sebagai berikut:
Gambar  2. Proses Deep Learning dengan menggunakan arsitektur resnet 101.
Berikut tahapan dari tahapan arsitektur Resnet 101 diatas dalam menghasilkan klasifikasi gambar : 1. Citra input berukuran 256 x 256 pixel.
2. Citra input akan ditambahkan zero padding berukuran 3 x 3 dan output citra berukuran 256 x 256.
3. Citra berukuran 256 x 256 dilakukan operasi convolutional dengan filter 7 x 7 dengan 64 channel dan stride berukuran 2 dan output citra berukuan 128 x 128.
4. Citra berukuan 128 x 128 dilakukan operasi fungsi batch normalization.
5. Citra berukuan 128 x 128 akan dilakukan operasi activation function menggunakan ReLu.
6. Citra berukuran 128 x 128 ditambahkan zero padding berukuran 1 x 1 dan output citra berukuran 128 x 128.
7. Citra berukuran 128 x 128 akan dilakukan max pooling berukuran 3 x 3 dan stride 2.
8. Citra berukuan 128 x 128 dilakukan operasi convolusi block dengan filter 1 x 1 channel 64, 3 x 3 channel 64, 1 x 1 channel 256 dan serta stride = 1.
9. Setelah dilakukan convolusi block diatas maka akan dilakukan operasi identity block dengan filter 1 x 1 channel 64, 3 x 3 channel 64, 1 x 1 channel 256 dan stride = 1 yang dilakukan perulangan sebanyak 2 kali. Output dari proses tahapan ini menghasilkan ukuran citra 63 x 63 pixel.
10. Citra berukuan akan menjalani operasi convolusi block dengan menggunakan filter berukuran 1 x 1 channel, 3 x 3 channel dengan 128 saluran, dan 1 x 1 channel dengan 5 saluran, dengan stride sebesar 1.
11. Setelah  dilakukan  convolusi  block  diatas  makan  akan  dilakukan  operasi  identity  block  dengan  filter  1  x  1 channel 128, 3 x 3 channel 128, 1 x 1 channel 512 dan stride = 1 yang dilakukan perulangan sebanyak 3 kali. Output dari proses tahapan ini menghasilkan ukuran citra 32 x 32 pixel.
12. Citra berukuan 32 x 32 dilakukan operasi convolusi block dengan filter 1 x 1 channel 256, 3 x 3 channel 256, 1 x 1 channel 1024 dan serta stride = 1.
13. Setelah dilakukan convolusi block diatas maka akan dilakukan operasi identity block dengan filter 1 x 1 channel 256, 3 x 3 channel 256, 1 x 1 channel 1024 dan stride = 1 yang dilakukan perulangan sebanyak 22 kali. Output dari proses tahapan ini menghasilkan ukuran citra 16 x 16 pixel.
14. Citra berukuan 16 x 16 dilakukan operasi convolusi block dengan filter 1 x 1 channel 512, 3 x 3 channel 512, 1 x 1 channel 2048 dan serta stride = 1.
15. Setelah dilakukan convolusi block diatas maka akan dilakukan operasi identity block dengan filter 1 x 1 channel 512, 3 x 3 channel 512, 1 x 1 channel 2048 dan stride = 1 yang dilakukan perulangan sebanyak 2 kali. Output dari proses tahapan ini menghasilkan ukuran citra 7 x 7 pixel .
16. Output dari tahap konvolusi sebelumnya akan diolah dengan menambahkan operasi average pooling.
17. Dilakukan proses flatten, sehingga akan menghasilkan output array satu dimensi atau 1x1.
18. Output dari operasi flatten akan diteruskan ke dalam lapisan fully connected layer pada jaringan saraf dengan jumlah neuron sebanyak 2048.
19. Setelah proses pada jaringan saraf selesai, akan dihasilkan nilai bobot yang kemudian digunakan dalam proses klasifikasi menggunakan metode softmax.
20. Hasil dari proses klasifikasi akan menghasilkan kelas data sebagai output.

## 2.6 Implementasi dan Pengujian
Pada tahap ini, model Resnet 101 diimplementasikan berdasarkan analisis dan perancangan yang telah dilakukan. Implementasi  dilakukan  dengan  menjalankan  model  Resnet  101  tersebut.  Tahap  pengujian  dilakukan  untuk memastikan bahwa model tersebut berfungsi dengan baik dan untuk mengevaluasi tingkat akurasi yang diperoleh. Metode pengujian untuk  model  Resnet  101 ini didasarkan pada perancangan skenario  eksperimen. Eksperimen yang  dilakukan  adalah  menguji  dan  membandingkan  tingkat  akurasi  antara  penggunaan  data  asli  dengan  data augmented, dengan skenario pembagian dataset sebesar 75%:25%, 70%:30%, 80%:20%, dan 90%:10%.

## 2.7 Evaluasi Matrix
Evaluasi matrix dilakukan dengan mempertimbangkan beberapa faktor, termasuk akurasi dan matrix kebingungan. Matrix kebingungan merupakan alat pengukuran yang digunakan dalam machine learning. Matrix kebingungan merepresentasikan  hasil  kelas  prediksi,  sementara  kolom  merepresentasikan  hasil  kelas  sebenarnya,  sehingga dapat menghitung semua kemungkinan kasus dalam masalah klasifikasi [21]. Dalam confusion matrix, terdapat beberapa matrix yang penting, yaitu presisi, recall, dan F1 score. Akurasi mengukur sejauh mana prediksi yang benar  dibandingkan  dengan  keseluruhan  data.  Presisi  mengukur  sejauh  mana  prediksi  positif  yang  benar dibandingkan  dengan  total  prediksi  positif.  Recall  mengukur  sejauh  mana  nilai  positif  yang  terprediksi  dengan benar dibandingkan dengan semua data yang sebenarnya positif.  F1 score merupakan rata-rata harmonik antara presisi dan recall. Akurasi dan confusion matrix dapat dihitung menggunakan persamaan (1), (2), (3), dan (4).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 +𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 +𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (1)
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖  = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 +𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 (2) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 (3) 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 + 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Data pada penelitian mengunakan dataset MIAS mammography yang diambil pada kanggle (kanggle.com) data yang diperoleh sebanyak 322 image dengan 7 kelas yang dijadikan model untuk menenentukan benign (jinak) dan malignant (ganas) seperti yang ditertera pada tabel 1.
Tabel 1. Jumlah data perkelas pada dataset MIAS Mammography
Nama Jumlah Architectural Distrotion (ARCH) 19 Asymmetry (ASYM) 15 Calcification (CALC) 25 Well-defined/circumscribed masses (CIRC) 23 Other, ill-defined masses (MISC) 14 Normal (NORM) 207 Spiculated Masses (SPIC) 19

## 3.2 Preprocessing citra
Pada tahap ini, ukuran pixel yang berbeda pada setiap citra akan diubah menjadi sama. Proses ini berlaku secara serupa  baik  pada  data  pelatihan  maupun  data  pengujian.  Data  Citra  atau  gambar  X-ray  mammography  awal
memiliki  resolusi  1024  x  1024  pixel.  Dalam  penelitian  ini,  dimensi  citra  harus  diubah  agar  memiliki  ukuran seragam sebesar 256 x 256 pixel. Dalam tahap preprocessing, citra-citra dengan ukuran pixel yang berbeda akan diubah agar memiliki ukuran pixel yang sama disebut dengan resize. Dalam tahapan preprocessing ada beberapa tahapan yang diperlukan dalam preprocessing seperti berikut:

## 3.2.1 Pemindahan Kelas Data Citra
Data yang diperoleh perlu untuk menempatkannya sesuai kelas pada citra. Maka Dalam dataset terdapat 7 kelas dan diperlukan pemisahan data citra sesuai kelas.

## 3.2.2 Pengubahan Format Data
Data awal yang memiliki format PGM atau format data untuk menyimpan gambar grayscale. Untuk memudahkan proses preprocessing maka data diubah PNG (Portable Network Graphic).

## 3.2.3 Augmentasi Citra
Augmentasi  citra  adalah  solusi  untuk  mengatasi  keterbatasan  data  dalam  pelatihan  jaringan  saraf.  Dengan mengambil  sampel  kebisingan  dari  data  pelatihan  yang  tidak  ada  dalam  data  pengujian,  augmentasi  citra melibatkan penerapan deformasi  pada  sampel-sampel pelatihan yang telah diberi anotasi. Hal ini menghasilkan data pelatihan baru yang tidak redundan. Augmentasi  citra merupakan cara Regularisasi  yang digunakan untuk mengurangi overfitting model dengan meningkatkan jumlah data pelatihan hanya dengan menggunakan informasi asli saat ini [22].

## 3.3 Pembuatan Model Convolution Neural Network
Layer  tersebut  diganti  sesuai  dengan  output  kategori  yang  relevan  dengan  penelitian.  Pada  penelitian  ini, digunakan  arsitektur  Resnet  101  sebagai  desain  arsitektur.  Resnet  101  memiliki  kekhasan  dalam  kedalaman jaringannya,  yaitu  memiliki  total  347  lapisan  yang  dimulai  dari  input_1  hingga  new_classoutput.  Setelah menyusun arsitektur model, langkah selanjutnya adalah mempersiapkan proses pelatihan model. Proses pelatihan pada pembuatan model Convolution Neural network ini disesuaikan dengan parameter pelatihan yang tercantum dalam Tabel 2.
Tabel 2. Parameter proses pelatihan pada pembuatan model Convolution Neural network
No Parameter Nilai 1 Optimizer Adam 2 Loss function Crossentrophy 3 Train split 80% 4 Validation split 20% 5 Epoch 10 6 Batch size 32 7 Learning Rate 0,0001

## 3.4 Hasil Pengujian
Hasil  dari  proses  training  dan  testing  dievaluasi  menggunakan  confusion  matrix.  Model  tersebut  akan menghasilkan  nilai  akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1  score.  Dimana  data  latih  dan  data  uji  berdasarkan  beberapa scenario dengan menggunakan model Resnet 101. Berikut hasil beberapa experiment yang dilakukan.
Skenario 1 Dalam skenario ini, data latih dan data uji dibagi dengan rasio 90%:10%, yang berarti terdapat 548 data latih dan 61 data uji. Proses pelatihan model memakan waktu 1 jam 6 menit. Setelah melalui pelatihan, akurasi  uji  terbaik  yang  diperoleh  adalah  72%.  Evaluasi  model  menggunakan  confusion  matrix  menghasilkan presisi sebesar 0.11, recall sebesar 0.16, dan skor F1 sebesar 0.13. Akurasi dan confusion matrix ini ditampilkan secara visual dalam Gambar 3.
Skenario 2 Pada skenario ini, data latih dan data uji memiliki rasio 80%:20%, dengan 515 data latih dan 129 data uji. Waktu pelatihan model sama dengan skenario sebelumnya. Hasil akurasi uji terbesar pada skenario
ini  adalah  68%.  Dalam  evaluasi  model  menggunakan  confusion  matrix,  diperoleh  presisi  sebesar  0.09,  recall sebesar 0.14, dan skor F1 sebesar 0.11. Visualisasi akurasi dan confusion matrix ini ditampilkan dalam Gambar 4.
Gambar  4. Visualisasi Akurasi dan Confusion matrix pada scenario 2
Skenario 3 dilakukan data latih dan data uji sebesar 70%:30% dengan jumlah 451 data latih dan 193 data uji. Pelatihan model membutuhkan waktu  1 jam 6 menit. Setelah melakukan pelatihan model maka didapatkan hasil  akurasi  uji  terbesar  sebesar  63%.  Selanjutnya  tahap  evaluasi  model  menggunakan  confusion  matrix didapatkan presisi sebesar 0.09, Recall 0.13, dan f1 score sebesar 0.11. Visualisasi akurasi dan confusion matrix yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar  5. Visualisasi Akurasi dan Confusion matrix scenario 3
Skenario 4 melibatkan pembagian data latih dan data uji dengan proporsi 75%:25%, yang berarti terdapat 480 data latih dan 161 data uji. Proses pelatihan model memakan waktu 1 jam 6 menit. Setelah melalui pelatihan model, hasil akurasi uji terbaik yang diperoleh adalah sebesar 70%. Selanjutnya, tahap evaluasi model dilakukan menggunakan confusion matrix yang menghasilkan presisi sebesar 0.1, recall sebesar 0.15, dan  f1 score sebesar 0.12. Akurasi dan confusion matrix ini ditampilkan secara visual dalam Gambar 5.

## Gambar 6. Visualisasi Akurasi dan Confusion matrix scenario 4

## 3.5 Hasil Pengujian keseluruhan
Dalam  eksperimen  yang  dilakukan,  model  Resnet  101  diuji  dengan  berbagai  skenario  yang  berbeda.  Evaluasi dilakukan  menggunakan  confusion  matrix  untuk  mendapatkan  akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1  score.  Hasil eksperimen tersebut memberikan informasi penting tentang performa model. Berkut tampilan hasil dari evaluasi dan akurasi pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil visualisasi akurasi dan confusion matrix dari semua skenario
skenario akurasi Presisi Recall F1 score 1 72% 0.11 0.16 0.13
skenario akurasi Presisi Recall F1 score 2 68% 0.09 0.14 0.11 3 63% 0.09 0.13 0.11 4 70% 0.11 0.15 0.12
Pada skenario pertama, data latih dan data uji memiliki rasio 90:10, dengan 548 data latih dan 61 data uji. Waktu pelatihan model adalah 1 jam 6 menit. Setelah pelatihan, model mencapai akurasi uji terbesar sebesar 72%. Namun, presisi, recall, dan f1 score yang dihasilkan masih relatif rendah, yaitu 0.11, 0.16, dan 0.13 secara berturut- turut. Skenario kedua melibatkan data latih dan data uji dengan rasio 80:20, dengan jumlah 515 data latih dan 129 data  uji.  Waktu  pelatihan  model  tetap  sama  dengan  skenario  sebelumnya.  Hasilnya  menunjukkan  akurasi  uji terbesar sebesar 68%, sedangkan presisi, recall, dan f1 score adalah 0.09, 0.14, dan 0.11.
Pada skenario ketiga, data latih dan data uji memiliki rasio 70:30, dengan jumlah 451 data latih dan 193 data uji. Waktu pelatihan model tetap sama dengan eksperimen sebelumnya. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi uji terbesar sebesar 63%. Presisi, recall, dan f1 score yang didapatkan adalah 0.09, 0.13, dan 0.11 Skenario keempat melibatkan data latih dan data uji dengan rasio 75%:25%, dengan jumlah 480 data latih dan 161 data uji. Waktu pelatihan  model  juga  tetap  sama.  Pada  skenario  ini,  model  mencapai  akurasi  uji  terbesar  sebesar  70%.  Presisi, recall, dan f1 score yang dihasilkan adalah 0.11, 0.15, dan 0.12.
Untuk  melakukan  pengujian  beberapa  eksperimen  dilakukan  pengujian  scenario  selanjutnya  untuk menentukan  benign  dan  malignant  dalam  model  yang  telah  ditentukan  atau  dalam  7  kelas  dataset  MIAS mammography. Dengan skenario keempat 75%:25% dilakukan eksperiment dengan jumlah 480 data latih dan 161 data  uji.  Waktu  pelatihan  model  juga tetap  sama.  Pada  skenario  ini,  kelas  yang  dijadikan  model  akan  mencari akurasi pada kanker benign atau jinak dan malignant atau ganas mencapai akurasi uji terbesar sebesar 35%. Presisi, recall, dan f1 score yang dihasilkan adalah 0.17, 0.5, dan 0.27.
Hasil  evaluasi  model menunjukkan akurasi  uji sebesar 35%. Akurasi  merupakan metrik  yang mengukur sejauh mana model dapat memprediksi dengan benar seluruh kelas (benign dan malignant). Dalam skenario ini, akurasi yang diperoleh tampaknya tidak memenuhi tujuan untuk mencapai akurasi uji sebesar 35%. Selanjutnya, kita dapat melihat nilai presisi, recall, dan f1 score yang dihasilkan. Presisi adalah metrik yang mengukur sejauh mana  prediksi  positif  (dalam  hal  ini  benign  atau  malignant)  yang  dilakukan  oleh  model  adalah  benar.  Dalam skenario  ini,  presisi  sebesar  0.17  menunjukkan  bahwa  model  memiliki  tingkat  kesalahan  yang  tinggi  dalam memprediksi  kelas  dengan  benar.  Recall  adalah  metrik  yang  mengukur  sejauh  mana  model  dapat  menemukan kembali  (recall)  sebagian  besar  sampel  yang  benar  positif  (benign  atau  malignant).  Dalam  skenario  ini,  recall sebesar 0.5 menunjukkan bahwa model memiliki tingkat pemulihan yang lebih baik daripada presisi, tetapi masih belum  optimal.  F1  score  adalah  metrik  yang  menggabungkan  presisi  dan  recall  menjadi  satu  skor  yang mencerminkan  keseimbangan  antara  keduanya.  Dalam  skenario  ini,  f1  score  sebesar  0.27  menunjukkan  bahwa model  memiliki  keseimbangan  yang  rendah  antara  presisi  dan  recall.  Berdasarkan  hasil  analisis  ini,  dapat disimpulkan bahwa model yang digunakan dalam skenario ini tidak mencapai tingkat akurasi, presisi, recall, dan f1  score  yang  diinginkan.  Mungkin  perlu  dilakukan  peninjauan  ulang  terhadap  model  dan  pendekatan  yang digunakan untuk meningkatkan performa klasifikasi kanker dalam kasus ini.

## 4.KESIMPULAN
Penelitian ini melakukan Analisa gambar x-ray mammography pada kanker payudara menggunakan Resnet 101. Terdapat 7 kelas dalam kanker payudara yaitu ada Architectural distortion (ARCH), Asymmetry (ASYM), Other ill-defined masses (MISC), Normal (NORM), Calcification (CALC), Well-defined/ circumscribed masses (CIRC), Spiculated masses (SPIC).  Mode uji yang telah dilakukan dengan beberapa ekspriment dari scenario 1 sampai 4 mendapatkan kesimpulan dimana scenario terbaik yaitu skrenario 1 dengan mendapatkan akurasi 72% akan tetapi hasil keempat skenario tersebut, dapat dilihat variasi performa model  Resnet 101 Meskipun akurasi uji terbesar mencapai 72%, presisi, recall, dan f1 score cenderung rendah dengan nilai sekitar 0.1-0.15. Visualisasi akurasi dan confusion matrix juga memberikan informasi tentang distribusi kelas pada data uji. Perlu dicatat bahwa hasil ini sangat  bergantung  pada  karakteristik  dataset  yang  digunakan  dan  pengaturan  eksperimen  yang  dilakukan. Performa model dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti jumlah data latih, rasio data latih dan uji, serta kualitas dan representativitas dataset. Untuk meningkatkan performa model, beberapa langkah yang dapat diambil antara lain adalah memperluas jumlah data latih untuk meningkatkan variasi, mengoptimalkan hyperparameter learning rate dan jumlah epoch, melakukan augmentasi data untuk melatih model dengan variasi yang lebih banyak, serta mencoba  menggunakan  arsitektur  model  yang  lebih  canggih  selain  Resnet  101.  Untuk  penelitian  lebih  lanjut, disarankan menggunakan jumlah data yang lebih besar agar dapat meningkatkan akurasi dan matriks kebingungan.

## REFERENCES
[1] K. Charan, Saira.Khan,Muhammad Jaleed.Khurshid, “Breast Cancer Detection in Mammograms using Convolutional Neural Network,” Breast Cancer Detect. Mammograms using Convolution Nural Netw., no. 978-1-5386-1370–2/18, pp. 1–5, 2018, doi: 10.1007/978-981-16-1244-2_7.
[2] S. Z. Ramadan, “Methods Used in Computer-Aided Diagnosis for Breast Cancer Detection Using Mammograms: A
Review,” J. Healthc. Eng., vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/9162464.
[3] L. Tsochatzidis, L. Costaridou, and I. Pratikakis, “Deep learning for breast cancer diagnosis from mammograms  — A comparative study,” J. Imaging, vol. 5, no. 3, Mar. 2019, doi: 10.3390/jimaging5030037.
[4] P. Stiefelhagen, “Wie Sie die „Pantozolitis“ loswerden,” MMW-Fortschritte der Medizin, vol. 160, no. 10. p. 12, 2018. doi: 10.1007/s15006-018-0554-5.
[5] S.  S.  M.  Khairi  et  al.,  “Deep  Learning  on  Histopathology  Images  for  Breast  Cancer  Classification:  A  Bibliometric Analysis,” Healthc., vol. 10, no. 1, Jan. 2022, doi: 10.3390/healthcare10010010.
[6] O. F. Ereken and C. Tarhan, “Breast Cancer Detection using Convolutional Neural Networks,” in ISMSIT 2022 - 6th International Symposium on Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, Proceedings, Mar. 2022, pp. 597– 601. doi: 10.1109/ISMSIT56059.2022.9932694.
[7] A. N. R. Hakim, P. Prajitno, and D. S. Soejoko, “Microcalcification detection in mammography image using computer- aided detection based on convolutional neural network,” in AIP Conference Proceedings, American Institute of Physics Inc., Mar. 2021. doi: 10.1063/5.0047828.
[8] H. Li, S. Zhuang, D. ao Li, J. Zhao, and Y. Ma, “Benign and malignant classification of mammogram images based on deep learning,” Biomed. Signal Process. Control, vol. 51, pp. 347–354, May 2019, doi: 10.1016/j.bspc.2019.02.017.
[9] S. S. Aboutalib, A. A. Mohamed, W. A. Berg,  M. L.  Zuley, J. H. Sumkin, and S. Wu, “Deep learning to distinguish recalled but benign mammography images in breast cancer screening,” Clin. Cancer Res., vol. 24, no. 23, pp. 5902–5909, Dec. 2018, doi: 10.1158/1078-0432.CCR-18-1115.
[10]  S. Ramadhani and S. R. First, “A Review Comparative Mammography Image Analysis on Modified CNN Deep Learning Method,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min., vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi: 10.24014/ijaidm.v2i2.xxxx.
[11]  Z. Yan, H. Liu, T. Li, J. Li, and Y. Wang, “Two dimensional correlation spectroscopy combined with ResNet: Efficient method to identify bolete species compared to traditional machine learning,” LWT, vol. 162, p. 113490, Jun. 2022, doi: 10.1016/j.lwt.2022.113490.
[12]  Z. Niswati, R. Hardatin, M. N. Muslimah, and S. N. Hasanah, “Perbandingan Arsitektur ResNet50 dan ResNet101 dalam Klasifikasi  Kanker  Serviks  pada  Citra  Pap  Smear,”  Fakt.  Exacta,  vol.  14,  no.  3,  p.  160,  Oct.  2021,  doi: 10.30998/faktorexacta.v14i3.10010.
[13]  S. Showkat and S. Qureshi, “Efficacy of Transfer Learning-based ResNet models in Chest X-ray image classification for detecting COVID-19 Pneumonia,” Chemom. Intell. Lab. Syst., vol. 224, May 2022, doi: 10.1016/j.chemolab.2022.104534.
[14]  Meta AI Research, “WideResNet,” https://paperswithcode.com/model/wide-resnet?variant=wide-resnet-50-2, Feb. 2021.
[15]  D. Saranyaraj, M. Manikandan, and S. Maheswari, “A deep convolutional neural network for the early detection of breast carcinoma with respect to hyper- parameter tuning,” Multimed. Tools Appl., vol. 79, no. 15–16, pp. 11013–11038, Apr. 2020, doi: 10.1007/s11042-018-6560-x.
[16]  M. Toğaçar, B. Ergen, and Z. Cömert, “Application of breast cancer diagnosis based on a combination of convolutional neural networks, ridge regression and linear discriminant analysis using invasive breast cancer images processed with autoencoders,” Med. Hypotheses, vol. 135, Feb. 2020, doi: 10.1016/j.mehy.2019.109503.
[17]  K. Dembrower et al., “Comparison of a deep learning risk score and standard mammographic density score for breast cancer risk prediction,” Radiology, vol. 294, no. 2, pp. 265–272, 2020, doi: 10.1148/radiol.2019190872.
[18]  M. Devarakonda Venkata and S. Lingamgunta, “A Convolution Neural Network based MRI breast mass diagnosis using Zernike moments,” Mater. Today Proc., Jul. 2021, doi: 10.1016/j.matpr.2021.06.133.
[19]  D.  Sarwinda,  R.  H.  Paradisa,  A.  Bustamam,  and  P.  Anggia,  “Deep  Learning  in  Image  Classification  using  Residual Network (ResNet) Variants for Detection of Colorectal Cancer,” in Procedia Computer Science, Elsevier B.V., 2021, pp. 423–431. doi: 10.1016/j.procs.2021.01.025.
[20]  B. M. Sujatmiko, E. Yudaningtyas, and P. M. Raharjo, “Convolutional Neural Network Using ResNet Network Design As Skin Tumor Classification Method,” vol. 11, no. 1, pp. 53–64, 2022.
[21]  A. Ridhovan and A. Suharso, “PENERAPAN METODE RESIDUAL NETWORK (RESNET) DALAM KLASIFIKASI PENYAKIT PADA DAUN GANDUM,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform., vol. 7, no. 1, pp. 58–65, 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i1.2410.
[22]  Prajwal Khare, Kalpana Sharma, Sunil Dhimal, and Sital Sharma, 2019 Second International Conference on Advanced Computational and Communication Paradigms (ICACCP). IEEE, 2019.