## KLASIKASI CITRA PADA PENYAKIT KANKER MULUT MENGGUNAKAN ARSITEKTUR DENSENET201 MENGGUNAKAN OPTIMASI ADAM DAN SGD
Muhammad Fauzan Novriandy, Basuki Rahmat, Achmad Junaidi Teknik Informatika, Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timut Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
20081010255@student.upnjatim.ac.id

## ABSTRAK
Kanker mulut merupakan salah satu kanker terbanyak yang terjadi di dunia dan tercatat menempati urutan keenam  pada  kategori  kanker  yang  sering  terjadi  serta  kanker  yang  paling  banyak  menyebabkan  kematian. Klasifikasi  penyakit  kanker  mulut  menggunakan  5.000  data  gambar  untuk  2  kelas  yaitu  Normal  dan  Oral Squamous Cell Carcinoma (OSCC). Peneliti menggunakan arsitektur Densenet201 dengan optimizer Adam dan SGD  untuk  melakukan  klasifikasi  pada  dataset  yang  terbatas.  Hasil  Penelitian  menggunakan  Densenet201 memiliki  hasil  akurasi  lebih  baik  apabila  menggunakan  Optimasi  SGD,  Akuisisi  Data  80  %  dan  20  %, menggunakan Batch Size 32 dengan akurasi sebesar 0.96 daripada Optimasi Adam dengan akurasi tertinggi pada penerapan model Densenet201 menggunakan Optimasi Adam pada Akuisisi Data 70 % dan 30 %, dan Batch Size 64  dengan  memperoleh  akurasi  sebesar  0.86.  Pada  pelatihan  dan  pengujian  dengan  data  uji/validasi,  model Densenet201  menggunakan  Optimasi  SGD  pada  akuisisi  data  80  %  dan  20  %,  menggunakan  Batch  Size  32 mencapai  hasil  klasifikasi  gambar  terbaik.  Kelas  normal  berhasil  diklasifikasikan  dengan  benar  sebanyak  338 gambar, sedangkan terdapat 22 gambar yang salah diklasifikasikan. Untuk kelas OSCC, terdapat 334 gambar yang diklasifikasikan dengan benar dan hanya 6 gambar yang salah diklasifikasikan.
Kata kunci :  Transfer Learning, Densenet201, Adam, SGD, Kanker Mulut

## 1. PENDAHULUAN
Kanker adalah sekelompok besar penyakit  yang hampir semua organ atau jaringan tubuh ketika sel-sel abnormal tumbuh tak terkendali, melampaui batas dan biasanya  menyerang  bagian  tubuh  yang  berdekatan dan menyebar ke organ lain [1]. Kanker rongga mulut merupakan salah satu kanker terbanyak yang terjadi di dunia  dan  tercatat  menempati  urutan  keenam  pada kategori kanker yang paling sering terjadi serta kanker yang  paling  banyak  menyebabkan  kematian.  Di wilayah  Indonesia,  persentase  kanker  mulut  sebesar 42%  dari  seluruh  kanker  pada  manusia  dan  1,01% terjadi pada kanker lidah. Persentase terjadinya kanker mulut  di  area  sekitar  rongga  mulut  bervariasi  antara area  satu  dengan  lainnya,  yaitu  sekitar  30%-40% terjadi pada bibir bawah, 25% di lidah, dan pada dasar mulut sekitar 20% [2].
Pencegahan  yang  dilakukan  untuk  mengetahui gejala kanker mulut selain dengan proses medis dapat diupayakan  melalui  pemanfaatan  teknologi.  Sebagai contoh  ialah  penggunaan  image  processing  atau pengolahan citra digital untuk mengidentifikasi kanker pada mulut. Metode CNN atau Convolutional Neural Network telah  menjadi  salah  satu  metode  untuk masalah  klasifikasi  gambar  dalam  beberapa  tahun terakhir  [3].  Hal  ini  terutama  dikarenakan  arsitektur model  berlapis-lapis  digunakan  untuk  mengekstraksi dan mempelajari fitur-fitur kompleks dari data.
CNN sendiri memiliki beragam model arsitektur seperti  contohnya  Densenet201,  maka  dari  itu arsitektur model berlapis-lapis yang membantu dalam mengekstraksi  dan  mempelajari  fitur-fitur  kompleks yang terkait dengan tugas langsung dari data. Namun, pendekatan  ini  memerlukan sejumlah besar data agar
dapat  memberikan  hasil  yang  menjanjikan.  Untuk mengatasi  masalah  ini,  diperkenalkan  model  terlatih dengan  konsep transfer  learning . Transfer  learning dicapai dengan mempertimbangkan kerangka jaringan dalam  bersama  dengan  bobot  yang  telah  dilatih sebelumnya pada kumpulan data besar dan kemudian mengadaptasi  bobot  pada  tugas  target  dengan kumpulan data berukuran terbatas.
Penunjang  kinerja  pengolahan  citra  dapat diterapkan  Optimasi  Algoritma,  Algoritma  optimasi seperti SGD ( Stochastic Gradient Descent ) dan Adam ( Adaptive  Moment  Estimation ),  sering  digunakan dalam model pembelajaran mesin untuk mempercepat konvergensi (proses di mana model mencapai titik di mana  peningkatan  lebih  lanjut  dalam  pelatihan  tidak signifikan) dan mencapai hasil yang lebih baik, seperti meningkatkan  akurasi  atau  mengurangi  fungsi kerugian model.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kanker Mulut
Kanker    mulut    merupakan    salah    satu    jenis kanker    yang   tumbuh    dan    berkembang    di    sekitar mulut  sampai  rongga  mulut  atau  orofaring  namun kebanyakan  kanker  ini  belum    terdiagnosis    sampai kanker  telah  menyebar  ke  kelenjar  getah  bening  di leher  dan  rahang. Oleh karena itu, apabila kanker ini terlambat  ditemukan  maka  25  %  penyakit  kanker mulut bersifat fatal [4].
Resiko  terjadinya  kanker  mulut  meningkat diakibatkan oleh tembakau dan alkohol, dan faktor lain seperti  selaput  lendir  yang  mengalami  rangsangan kronis  disebabkan  kurangnya  kebersihan  mulut  dan longgarnya  gigi palsu, dan lain sebagainya.

## 2.2. Citra Digital
Citra  yang  dapat  diolah  oleh  komputer  secara langsung  merupakan  citra  digital,  nilai-nilai  real ataupun  kompleks  yang  direpresentasikan  dengan deretan  bit  tertentu  merupakan  isi  dari  sebuah  citra digital. Intensitas atau tingkat keabuan dari citra dapat disimpulkan sebagai fungsi (,) dan memiliki ukuran M merupakan  baris,  N  merupakan  kolom,  y  merupakan koordinat  spasial,  dan  f  dititik  koordinat  (,). Disimpulkan  bahwa citra tersebut adalah citra digital Jika  nilai(,)  dan  nilai  amplitudo  f  secara  keseluruhan finite dan memiliki nilai diskrit [5].

## 2.3. Machine Learning
Proses pembelajaran Machine Learning dimulai dengan  mengobservasi  data,  pengalaman  langsung, dan  arahan  hingga  mengerti  pola  dari  data  supaya dapat  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  di  masa yang akan datang sesuai dengan data yang diberikan. Machine Learning dapat disebut sebagai pemograman dengan  data.  Tujuan  utama  dari Machine  Learning adalah komputer mampu belajar dengan sendiri tanpa bantuan dari manusia dan penyesuaian tindakan [6].

## 2.4. Deep Learning
Pada  dasarnya, deep  learning bekerja  dengan cara  menyajikan  model  komputasi  yang  dapat mengenali pola  yang  lebih kompleks dan abstrak. Ini memungkinkan deep  learning untuk  menyelesaikan tugas-tugas  seperti  pengenalan  wajah,  penerjemahan bahasa,  pengenalan  suara,  dan  banyak  lagi.  Deep learning  telah  menunjukkan  hasil  yang  mengesankan dalam  sejumlah  aplikasi,  terutama  ketika  memiliki volume data yang besar untuk dilatih [7].

## 2.5. Convolutional Neural Network
CNN  merupakan  salah  satu  jenis  metode  dari Deep Neural Network . Prinsip kerja metode CNN ini mirip dengan metode MLP, namun pada metode CNN setiap  neuron  disajikan  dalam  bentuk  dua  dimensi, yang tidak sama dengan  metode MLP, dimana setiap neuron hanya memiliki satu dimensi [8].

## 2.6. Densenet201
Dense  Convolutional  Network  (DenseNet) merupakan salah satu model arsitektur Deep Learning yang  menghubungkan  setiap  layer  beserta  feature- maps  ke  seluruh  layer  berikutnya.  Layer  berikutnya akan  menerima  input feature-maps dari seluruh  layer sebelumnya. DenseNet menghubungkan setiap lapisan/blok ke setiap lapisan/blok lainnya dengan cara umpan  maju.  Sedangkan  jaringan  konvolusional tradisional dengan L lapisan memiliki koneksi L - satu antara  setiap  lapisan  dan  lapisan  berikutnya  jaringan memiliki  koneksi  langsung  L  (L  +  1)/2.  DenseNet memiliki  beberapa  keunggulan  menarik  antara  lain meringankan  masalah  gradien-gradien,  memperkuat penyebaran  fitur,  mendorong  penggunaan  kembali fitur,  dan  secara  substansial  mengurangi  jumlah parameter [9].

## 2.7. Optimasi Adam
Adam pertama kali diperkenalkan pada makalah ICLR  pada  tahun  2015  oleh  Diederik  Kingma  [10] Algoritma  optimasi  ini  memiliki  kelebihan  dimana sangat efisien secara komputasi dan dalam prosesnya membutuhkan  sedikit  memori.  Adam  atau Adaptive Moment Estimation merupakan algoritma pengembangan  dari  Adagrad  dimana  cara  kerjanya mirip  kombinasi  antara  RMSProp  dan  Momentum, disebut  adaptive  karena  mirip  RMSProp  dimana learning rate berubah sepanjang training, dan moment estimation karena menggunakan estimasi momen pada matematika.

## 2.8. Optimasi SGD
SGD  atau Stochastic  Gradient  Descent biasa merupakan  algoritma  optimasi  yang  mencari  suatu bobot  baru  dengan  metode  pengambilan  salah  satu data  dari  semua  data  training,  sesudah  itu  SGD melakukan  analisa  dari  setiap  data  yang  diambil. Memakai SGD dapat mengurangi penggunaan memori yang  diperlukan  disaat  pemrosesan  bobot  baru  dan dalam  sehingga  proses  pembelajaran  model  lebih cepat,  akan  tetapi  dalam  proses  pembelajaran  model akan sering terjadi fluktuasi yang cukup tinggi [11].

## 2.9. Flatten
Sebelum  dimasukkan  ke  dalam layer  fully connected ,  setiap  neuron  dalam convolutional  layer harus  diubah  menjadi  data  satu  dimensi  terlebih dahulu.  Hasil  dari  proses  feature  extraction  dengan convolutional dan pooling layer menghasilkan feature map dalam  bentuk array multidimensi.  Oleh  karena itu, feature map harus diflatten atau di-reshape menjadi sebuah vektor agar bisa digunakan sebagai input oleh layer fully connected [12].

## 2.10. Sigmoid
Fungsi  sigmoid  menghasilkan  output  dalam rentang  0  hingga  1,  yang  berguna  dalam  konteks  di mana  model  perlu  memberikan  output  yang  terbatas, seperti  probabilitas  [13].  Ketika  digunakan  dalam lapisan output untuk masalah klasifikasi biner, output dari fungsi sigmoid  dapat  diartikan  sebagai probabilitas kelas positif. Ini memudahkan interpretasi hasil model.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada bagian ini memuat metode yang digunakan pada pembuatan skripsi.

## 3.1. Pengumpulan Data
Dataset  ini  berisi  tentang  gambar  histopalogi yang  dapat  terjadi  pada  kanker  mulut.  Data  tersebut bersifat  publik  dan  terdiri  dari  dua  jenis  data,  yaitu mulut  yang  sehat  atau  normal  sebanyak  2.500  data gambar, dan mulut yang terkena kanker atau abnormal atau  ganas  sebanyak  2.500  data  gambar,dengan  total keseluruhan  sebanyak  5.000  data  gambar.  Sampel dataini  digunakan  dalam  penelitian sebagai contoh:
Gambar 1. Gambar sampel dataset kanker mulut

## 3.2. Praproses Data
Gambar 2. Gambar alur praproses data
Praproses  yang  terdiri  dari  tiga  langkah  seperti yang  terlihat  pada  Gambar  2.  Pertama,  penulis  akan mengubah ukuran citra menjadi 224x224. Kemudian, proses  selanjutnya  yaitu  melakukan  augmentasi  citra dikarenakan  pelatihan  dataset  yang  terbatas  dan menghindari  overfitting  pada  model,  dan  selanjutnya akan  melakukan  pembagian  dataset  menjadi  tiga subset utama yaitu data pelatihan ( training data), data validasi  ( validation data),  dan  data  pengujian  (t est data).

## 3.3. Perncangan Arsitektur
DenseNet-201  yang  merupakan  Jaringan  Saraf Konvolusional (Convolutional Neural Network/CNN) dengan 201  lapisan  yang terhubung secara padat dan dirancang  untuk  memfasilitasi  tugas  pengenalan gambar  dan  klasifikasi  dalam  ranah  deep  learning. Pengembangan DenseNet dilakukan oleh Gao Huang, Zhuang  Liu,  dan  Kilian  Q.  Weinberger,  sebagai lanjutan dari konsep-konsep yang mendasari arsitektur sebelumnya  seperti  ResNet  (Residual  Network). DenseNet  memanfaatkan  lapisan  transisi  untuk mengurangi  dimensi  data  spasial  di  antara  Dense Blocks, yang dicapai melalui penerapan konvolusi 1x1 dan operasi pooling. Pada Gamar berikut menjelaskan lapisan transisi dari DenseNet.
Gambar 3. Gambar arsitektur Densenet
Fungsi  dari  lapisan  transisi  ini  adalah  untuk mengelola kompleksitas model dan mengurangi beban komputasi.  DenseNet  juga  menggunakan  bottleneck layers,  yang  merupakan  lapisan-lapisan  dengan konvolusi 1x1 yang diletakkan sebelum konvolusi 3x3 dalam setiap blok. Hal ini bertujuan untuk mengurangi jumlah  parameter  dan  meningkatkan  efisiensi komputasi. DenseNet biasanya mengcontekkan arsitekturnya  dengan  menerapkan  lapisan  Global Average Pooling, yang mengubah seluruh matriks fitur menjadi  vektor  rata-rata.  Fungsi  ini  diterapkan sebelum mencapai lapisan output untuk menghasilkan distribusi probabilitas kelas pada tugas klasifikasi.

## 3.4. Pelatihan Model
Gambar 4. Gambar alur pelatihan model
Setelah  merencanakan  struktur  model  dan mengatur  hyperparameter  untuk  model  Densenet201, langkah  selanjutnya  adalah  menjalankan  proses pelatihan pada dataset. Proses pelatihan ini menerapakan  epoch  30  dan  menyesuaikan  batch  size pada skema pengujian yang akan dilakukan. Pelatihan ini  dilakukan  menggunakan  Google  Colaboratory, dengan memanfaatkan akselerator GPU yang tersedia di  platform  tersebut  untuk  mempercepat  waktu pelatihan dataset.

## 3.5. Pengujian Model
Gambar 5. Gambar alur pengujian model
Model diuji dengan menggunakan 3500 citra dari data uji pada skenario pengujian akuisisi data 70% dan 30%, kemudian menggunakan 4000 citra dari data uji pada skenario pengujian akuisisi data 80% dan 20 % yang  telah  melalui  proses  prapemrosesan.  Setelah proses  pengujian,  nilai  prediksi  akan  dibandingkan dengan nilai label asli pada data uji untuk menghitung jumlah  prediksi  yang  benar.  Selanjutnya, Confusion matrix dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja model.

## 3.6. Evaluasi Model
Gambar 6. Gambar alur evaluasi model
Dalam konteks penelitian ini, evaluasi dilakukan dengan menggunakan model yang telah di- train pada data  uji.  Pendekatan  yang  umum  digunakan  untuk evaluasi performa model adalah dengan memanfaatkan  metode confusion  matrix . Confusion
matrix memungkinkan  kita  untuk  mengukur  kinerja model  secara  lebih  rinci.  Dari confusion  matrix ,  kita dapat  menghitung  berbagai  metrik  evaluasi  seperti akurasi,  presisi,  recall,  dan  f1  score.  Akurasi menunjukkan seberapa tepat model dalam mengklasifikasikan  keseluruhan  data  uji.  Presisi memberikan  gambaran  tentang  proporsi  dari  kelas positif  yang secara tepat  diklasifikasikan oleh  model. Recall , atau juga dikenal sebagai sensitivity , mengukur kemampuan model dalam menemukan kembali semua contoh positif. F1 score adalah rata-rata harmonis dari presisi dan recall.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun    hasil   dan   pembahasan    yang   akan dijelaskan menjadi beberapa sub bab.

## 4.1. Persiapan Dataset
Data  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini berasal  dari  Website  yaitu  Mendeley  Data,  dimana website  ini  menawarkan  penyimpanan  berbagi  data penelitian. Data tersebut merupakan data publik yang terdiri dari dua  jenis,  yaitu gambar histopalogi  mulut yang  sehat  dan  mulut  yang  terkena  kanker  atau abnormal. Setiap kelas terdiri dari 2500 data, sehingga totalnya  terdapat  5000  gambar  yang  akan  digunakan dalam  penelitian  ini.  Data  tersebut  akan  digunakan untuk pengujian dalam penelitian ini.

## 4.2. Menyiapkan Data dan Label
Gambar 7. Gambar alur evaluasi model
Data  penelitian  ini  terdiri  dan  5000  data  yang terbagi dalam dua folder yang sekaligus menggambar dua kelas. Klasifikasi pada penyakit kanker mulut ini mencakup  dua  kondisi  yaitu  Normal  dan  Oral Squamous  Cell  Carcinoma  (OSCC),  Setiap  folder berisi  data  yang  representatif  untuk  masing-masing kondisi,  sehingga  memungkinkan  analisis  yang  lebih rinci dan akurat dalam penelitian ini.
Gambar 8. Gambar alur evaluasi model
Diagram  pada  Gambar  8.  ini  memberikan gambaran  visual  yang  jelas  mengenai  sebaran  data pada masing-masing kelas, menyajikan perbandingan jumlah  sampel  yang  terdapat  dalam  setiap  kategori secara grafis.

## 4.3. Praproses Data
Setelah  memuat  dataset  melalui  google  drive kemudian  tahapan  praproses  akan  dilakukan,  dimana tahapan pertama yang akan dilakukan yaitu melakukan pembagian  dataset,  dimana  pada  proses  skema pengajuin  peneliatian  ini  terdapat  2  skema  untuk melakukan  Akuisisi  Data,  yaitu  80%  untuk  data training dan 20 % untuk validasi data dan yang kedua 70% untuk data training dan 30% untuk validasi data. Pada  skenario  akuisisi  data  80%  dan  20%  terbagi menjadi 4.000 train data, 250 validation data, dan 750 test data. Kemudian pada skenario akuisisi data 70% dab  30%  terbagi  menjadi  3.500  train  data,  494 validation data, dan 1.006 test data.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  batch  size  32 dan  64.  Kemudian,  ukuran  gambar  diatur  menjadi (224, 224) dengan 3 saluran warna RGB. Selanjutnya, untuk  pengujian  model,  batch  size  diatur  agar  tidak melebihi  80  dan  memastikan  bahwa  jumlah  langkah (steps)  sesuai  dengan  panjang  data  test  yang  telah ditentukan sebelumnya.
Gambar 9. Gambar output augmentasi data
Kemudian demi mendapatkan pada penelitian ini untuk  mendapatkan  preprocessing  data  yang  optimal digunakan  augmentasi  data.  Proses  augmentasi  data dimulai dengan  mempersiapkan generator data untuk pelatihan, validasi, dan pengujian dalam pembelajaran mesin  berbasis  gambar.  kemudian  menampilkan beberapa contoh gambar output dari hasil augmentasi data, pada kode ini menggunakan iterasi sebanyak 16 kali  (sesuai  dengan  jumlah  subplot  yang  ingin ditampilkan),  gambar  juga  dinormalisasikan  dengan membaginya dengan 255.

## 4.4. Implementasi Model Densenet201

## Gambar 10. Gambar struktur model Densenet201
optimasi Adam
Pada  lapisan  ekstraksi  fitur  (densenet201 (Functional)),  terdapat  18,321,984  parameter  yang tidak  dapat  diubah.  Bobot  jaringan  tidak  akan diperbarui  karena  model  akan  menggunakan  bobot yang  telah  dipelajari  saat  Arsitektur  DenseNet201 dilatih  pada  dataset  ImageNet.  Dengan  demikian, jaringan telah terisi dengan fitur umum yang berguna untuk klasifikasi gambar.
Pada lapisan Normalisasi Batch (batch_normalization (Batch Normalization)),
terdapat  7,680  parameter  yang  tidak  dapat  diubah. Parameter  ini  terkait  dengan  normalisasi  batch  pada model DenseNet201 yang telah dilatih sebelumnya.
Pada  lapisan  Fully  Connected  Layer,  terdapat 491,776  parameter  yang  dilatih  untuk  klasifikasi sesuai dengan dataset yang digunakan. Bobot dan bias dalam  lapisan  Fully  Connected  Layer  ini  akan disesuaikan selama pelatihan untuk mempelajari fitur- fitur spesifik dari data yang dimiliki, sehingga model dapat  melakukan  klasifikasi  yang  sesuai  dengan dataset  yang  digunakan.  Total  parameter  yang  dapat diubah  (trainable  params)  adalah  18,589,058. Sedangkan  total  parameter  yang  tidak  dapat  diubah (non-trainable params) adalah 232,896.
Gambar 11. Gambar struktur model Densenet201 optimasi SGD Pada bagian
Functional (densenet201 (Functional)),  terdapat  18,321,984  parameter  yang tidak  dapat  diubah.  Bobot  jaringan  tidak  akan diperbarui  karena  model  akan  menggunakan  bobot yang  telah  dipelajari  saat  Arsitektur  DenseNet201 dilatih  pada  dataset  ImageNet.  Dengan  demikian, jaringan telah terisi dengan fitur umum yang berguna untuk klasifikasi gambar.
Pada
lapisan
Normalisasi Batch (batch_normalization (Batch Normalization)),
terdapat  7,680  parameter  yang  tidak  dapat  diubah. Parameter  ini  terkait  dengan  normalisasi  batch  pada model DenseNet201 yang telah dilatih sebelumnya.
Pada  lapisan  Fully  Connected  Layer,  terdapat 491,776  parameter  yang  dilatih  untuk  klasifikasi sesuai dengan dataset yang digunakan. Bobot dan bias dalam  lapisan  Fully  Connected  Layer  ini  akan disesuaikan selama pelatihan untuk mempelajari fitur- fitur spesifik dari data yang dimiliki, sehingga model dapat  melakukan  klasifikasi  yang  sesuai  dengan dataset yang digunakan. Total parameter dalam model ini  adalah  18,821,954,  dengan  18,589,058  parameter yang  dapat  diubah  (trainable  params)  dan  232,896 parameter  yang  tidak  dapat  diubah  (non-trainable params).

## 4.5. Pelatihan Model
1. Hasil  Pelatihan  Densenet201  Menggunakan
Optimasi Adam.
Gambar 12. Gambar visualisasi skenario pengujian 4
Pada  akhir  proses  pelatihan,  didapatkan  hasil akurasi  pelatihan  sebesar  0,965  dan  akurasi  validasi
sebesar  0,862.  Kemudian  mendapat  nilai  0,162  pada nilai  fungsi  kerugian  (loss)  dan  0,595  nilai  fungsi kerugian  pada  akhir  validasi  model  pada  akhir pelatihan model skenario pengujian ini.
2. Hasil  Pelatihan  Densenet201  Menggunakan Optimasi SGD.
Gambar 13. Gambar visualisasi skenario pengujian 5
Pada  akhir  proses  pelatihan,  didapatkan  hasil akurasi  pelatihan  sebesar  0,975  dan  akurasi  validasi sebesar  0,956.  Kemudian  mendapat  nilai  6,067  pada nilai  fungsi  kerugian  (loss)  dan  6,081  nilai  fungsi kerugian  pada  akhir  validasi  model  pada  akhir pelatihan model skenario pengujian ini.

## 4.6. Pengujian dan Evaluasi Model
1. Hasil  Pengujian  dan  Evaluasi  Densenet201 Menggunakan Optimasi Adam.
Gambar 14. Gambar confusion matrix skenario 4
Berdasarkan matriks kebingungan, dari total data yang diuji, 866 data diklasifikasikan dengan benar dan 140 data salah klasifikasinya. True Positive (TP) untuk kelas "Normal" adalah 374, False Positive (FP) adalah 7,  False  Negative  (FN)  untuk  kelas  "OSCC"  adalah 133,  dan  True  Negative  (TN)  untuk  kelas  "OSCC" adalah  492,  menunjukkan  performa  algoritma klasifikasi dalam membedakan antara kelas "Normal" dan "OSCC".
Gambar 15. Gambar classification report skenario 4
Pada  gambar  dijelaskan  bahwa  untuk  kelas "Normal," model memiliki precision 0.98, recall 0.74, dan  F1-score  0.84  dengan  507  sampel.  Untuk  kelas "OSCC,"  model  menunjukkan  precision  0.79,  recall 0.99,  dan  F1-score  0.88  dengan  499  sampel.  Secara keseluruhan,  model  memiliki  akurasi  0.87.  Macro average untuk precision, recall, dan F1-score masing- masing  adalah  0.87,  0.86,  dan  0.86,  sedangkan weighted average juga menunjukkan nilai yang sama, mempertimbangkan jumlah sampel untuk setiap kelas.
2. Hasil  Pengujian  dan  Evaluasi  Densenet201 Menggunakan Optimasi SGD.
Gambar 16. Gambar confusion matrix skenario 5
Berdasarkan matriks kebingungan, dari 750 data yang  diuji  oleh  model  klasifikasi,  672  data diklasifikasikan  dengan  benar  dan  28  data  salah klasifikasinya.  Untuk  kelas  "Normal,"  terdapat  338 True Positives (TP) dan 22 False Positives (FP). Untuk kelas "OSCC," terdapat 334 True Negatives (TN) dan 6 False Negatives (FN).
Gambar 17. Gambar classification report skenario 5
Model  klasifikasi  menunjukkan  kinerja  yang sangat  baik  dalam  mengidentifikasi  kelas  "Normal" dan "OSCC". Untuk kelas "Normal", precision adalah 0.95,  recall  0.98,  dan  F1-score  0.97  dengan  394 sampel.  Untuk  kelas  "OSCC",  precision  adalah  0.98, recall  0.94,  dan  F1-score  0.96  dengan  356  sampel. Secara  keseluruhan,  model  memiliki  akurasi  0.96, dengan  macro  average  dan  weighted  average  untuk precision,  recall,  dan  F1-score  juga  sebesar  0.96, menunjukkan performa model yang sangat baik dalam mengidentifikasi kedua kelas tersebut.

## 4.7. Pembahasan Pelatihan
Tabel 1. Hasil Pelatihan Model No. Skenario Pengujian Waktu Hasil Akurasi Dataset Train Data Val Data Test Data 1. Densenet201 Optimasi Adam, Akuisisi Data 80 % dan 20 %, dan Batch Size 32 6.109 detik 86,87 % 86 % 86,26 % 2. Densenet201 Optimasi Adam, Akuisisi Data 80 % dan 20 %, dan Batch Size 64 6.325 detik 80,62 % 80 % 78,53 % 3. Densenet201 Optimasi Adam, Akuisisi Data 70 % dan 30 %, dan Batch Size 32 7.171 detik 85,17 % 87,44 % 86,28 % 4. Densenet201 Optimasi Adam, Akuisisi Data 70 % dan 30 %, dan Batch Size 64 5.627 detik 90,28 % 86,23 % 86,08 % 5. Densenet201 Optimasi SGD, Akuisisi Data 80 % dan 20 %, dan Batch Size 32 14.355 detik 99,68 % 95,59 % 96,26 % 6. Densenet201 Optimasi SGD, Akuisisi Data 80 % dan 20 %, dan Batch Size 64 4.073 detik 96,09 % 93,19 % 94,53 % 7. Densenet201 Optimasi SGD, Akuisisi Data 70 % dan 30 %, dan Batch Size 32 3.653 detik 98,31 % 95,14 % 96,22 % 8. Densenet201 Optimasi SGD, Akuisisi Data 70 % dan 30 %, dan Batch Size 64 3.589 detik 95,2 % 92,1 % 93,14 %
Pada tabel diatas akurasi dataset terbaik secara keseluruhan diperoleh nomor 5 dengan menggunakan Densenet201 Optimasi SGD, Akuisisi  Data  80 %  dan  20  %,  dan  Batch  Size  32. Dengan  masing-masing  perolehan  pada  data  train, validation,  dan  test  yaitu  99,68  %,  95,59  %,  dan 96,26 %.
Berdasarkan  proses  pelatihan  keseluruhan yang menggunakan epoch 30 dalam semua skenario pengujian,  waktu  keseluruhan  yang  dibutuhkan paling  banyak  terdapat  pada  skenario  pengujian menggunakan Densenet201 Optimasi SGD, Akuisisi  Data  80  %  dan  20  %,  dan  Batch  Size  32 dengan waktu yang dibutuhkan yaitu 14.355 detik.

## 4.8. Pembahasan Pengujian dan Evaluasi
Tabel 2. Hasil Pengujian dan Evaluasi Model No. Skenario Pengujian Akurasi Rata-Rata Presisi Recall F1- Score 1. Densenet201 Optimasi Adam, Akuisisi Data 80 % dan 20 %, dan Batch Size 32 0,86 0,86 0,86 0,86 2. Densenet201 Optimasi Adam, Akuisisi Data 80 % dan 20 %, dan Batch Size 64 0,79 0,80 0,79 0,78 3. Densenet201 Optimasi Adam, Akuisisi Data 70 % dan 30 %, dan Batch Size 32 0,86 0,87 0,86 0,86 4. Densenet201 Optimasi Adam, Akuisisi Data 70 % dan 30 %, dan Batch Size 64 0,86 0,89 0,86 0,86 5. Densenet201 Optimasi SGD, Akuisisi Data 80 % dan 20 %, dan Batch Size 32 0,96 0,96 0,96 0,96 6. Densenet201 Optimasi SGD, Akuisisi Data 80 % dan 20 %, dan Batch Size 64 0,95 0,95 0,95 0,95 7. Densenet201 Optimasi SGD, Akuisisi Data 70 % dan 30 %, dan Batch Size 32 0,96 0,96 0,96 0,96 8. Densenet201 Optimasi SGD, Akuisisi Data 70 % dan 30 %, dan Batch Size 64 0,93 0,93 0,93 0,93
Pada  penelitian  model  Densenet201  terdapat skenario yang memiliki hasil baik, yaitu pada skenario pengujian menggunakan Densenet201 Optimasi SGD, Akuisisi  Data  80  %  dan  20  %  dengan  Batch  Size  32 dan  dimana  skenario  tersebut  mendapatkan  akurasi sebesar 0,96. Begitu juga pada 3 metrik yang lain yaitu Precision,  Recall,  dan  F1-Score  mendapatkan  nilai paling  tinggi  dibandingkan  penggunaan  model Densenet201  yang  lainnya  dengan  masing-masing mendapatkan nilai 0.96, 0.96 dan 0.96.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Pengklasifikasian penyakit kanker mulut menggunakan
Arsitektur Densenet201 dapat dilakukan dengan metode Transfer Learning menggunakan  bobot  ImageNet.  Model  Densenet201 yang menggunakan optimasi SGD, akuisisi data 80% dan  20%,  serta  batch  size  32  menghasilkan  kinerja terbaik,  dengan  akurasi  99,68%  pada  data  pelatihan, 95,59% pada data validasi, dan 96,26% pada data uji. Penelitian  menunjukkan  bahwa  model  Densenet201 dengan  konfigurasi  tersebut  memiliki  akurasi  0,96, lebih  baik  daripada  penggunaan  optimasi  Adam dengan  akurasi  0,86.  Pada  pelatihan  dan  pengujian, model  ini  berhasil  mengklasifikasikan  338  gambar kelas normal dengan benar dan 22 gambar salah, serta 334  gambar  kelas  OSCC  dengan  benar  dan  hanya  6 gambar yang salah.
Untuk penelitian selanjutnya, disarankan memastikan dataset dalam jumlah besar dan distribusi data yang merata pada setiap kelas untuk memudahkan model  dalam  mengidentifikasi  antar  kelas  secara
efektif  dan  mengurangi  kebutuhan  augmentasi  data. Pemilihan  model arsitektur harus disesuaikan dengan kompleksitas  masalah  dan  jumlah  dataset,  serta menjelajahi  variasi  arsitektur  model  CNN  lainnya untuk  meningkatkan  kinerja  model.  Selain  itu, membuat model CNN berdasarkan arsitektur Densenet dan Resnet dengan jumlah lapisan dan parameter yang lebih  sederhana  namun  memiliki  kinerja  klasifikasi yang lebih baik dalam hal akurasi juga direkomendasikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] World Health Organization. (2010). World health statistics 2010 . World Health Organization.
[2] Adityawan,  F.,  Dentawan,  F.,  &  Pritama,  A.  S. (2023). Kanker Mulut . UGM PRESS
[3] Sardogan,  M.,  Tuncer,  A.,  &  Ozen,  Y.  (2018). Plant Leaf Disease Detection and Classification ased on CNN with LVQ Algorithm.
[4] Fajrin,  M.,  &  Fatimah,  D.  D.  S.  (2015). Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Kanker  Mulut. Jurnal  Algoritma , 12 (2),  192- 198.
[5] Putra,  D.  (2010). Pengolahan  Citra  Digital . Yogyakarta: CV ANDI OFFSET.
[6] Futoma, Joseph, Morgan Simons, Trishan Panch, Finale  Doshi-Velez,  and  Leo  Anthony  Celi. (2020). “The Myth of Generalisability in Clinical Research and Machine Learning in Health Care.” The  Lancet  Digital  Health 2(9):e489–92.  doi: 10.1016/S2589-7500(20)30186-2.
[7] Goodfellow,  I.,  Bengio,  Y.,  &  Courville,  A. (2016). Deep learning . MIT press.
[8] Salawazo, V. M. P., Gea, D. P. J., Gea, R. F., & Azmi, F. (2019). Implementasi metode convolutional  neural  network  (cnn)  pada peneganalan  objek  video  cctv. Jurnal  Mantik Penusa , 3 (1.1).
[9] Miranda,  N.  D.,  Novamizanti,  L.,  &  Rizal,  S. (2020).  Convolutional  Neural  Network  pada klasifikasi  sidik  jari  menggunakan  RESNET- 50. Jurnal  Teknik  Informatika  (Jutif) , 1 (2),  61-
68.
[10] Kingma, D. P., & Ba, J. (2017). Adam: A method for  stochastic  optimization. arXiv  preprint arXiv:1412.6980 .
[11] Ruder,  S.  (2016). An  overview  of  gradient descent optimization algorithms . 1–14.
http://arxiv.org/abs/1609.04747
[12] Yudianto, M. R. A., Kusrini, K., & Al Fatta, H. (2020).  Analisis  Pengaruh  Tingkat  Akurasi Klasifikasi  Citra  Wayang  dengan  Algoritma Convolitional  Neural  Network. (JurTI)  Jurnal Teknologi Informasi , 4 (2), 182-191.
[13] Bengio,  Y.,  Lecun,  Y.,  &  Hinton,  G.  (2021). Deep  learning  for  AI. Communications  of  the ACM , 64 (7), 58-65.