## Klasifikasi Kanker Kulit menggunakan Metode
Convolutional Neural Network dengan Arsitektur VGG-16

## REGITA AGUSTINA, RITA MAGDALENA, NOR KUMALASARI CAECAR PRATIWI
Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Indonesia

## Email: regitagustina@gmail.com
Received 22 November 2021 | Revised 12 Desember 2021 | Accepted 3 Januari 2022

## ABSTRAK
Kanker kulit  merupakan penyakit yang ditimbulkan oleh perubahan karakteristik sel  penyusun  kulit  dari  normal  menjadi  ganas,  yang  menyebabkan  sel  tersebut membelah secara tidak terkendali dan merusak DNA. Deteksi dini dan diagnosis yang  akurat  diperlukan  untuk  membantu  masyarakat  mengindentifikasi  apakah kanker  kulit  atau  hanya  kelainan  kulit  biasa.  Pada  studi  ini,    dirancang  sebuah sistem yang dapat mengklasifikasi kanker kulit dengan memanfaatkan citra kulit pasien  yang kemudian diolah menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN)  arsitektur VGG-16. Dataset yang digunakan berupa citra jaringan kanker sebanyak  4000  gambar.  Proses  diawali  dengan  input    citra,  pre-processing, pelatihan  model  dan  pengujian  sistem.  Hasil  terbaik  diperoleh  pada  pengujian tanpa  pre-processing  CLAHE  dan  Gaussian  filter,  dengan  menggunakan hyperparameter optimizer SGD, learning rate 0,001, epoch 50 dan batch size 32. Akurasi yang diperoleh sebesar 99,70%, loss 0,0055, presisi 0,9975, recall 0,9975 dan f1-score 0,9950.
Kata kunci : Kanker kulit, CNN, VGG-16

## ABSTRACT
Skin cancer is a disease caused by changes in the characteristics of skin cells from normal to malignant, which causes the cells to divide uncontrollably and damage DNA.  Early  detection  and  accurate  diagnosis  are  necessary  to  help  the  public identify  whether  skin  cancer  or  just  a  common  skin  disorder.    In  this  study,  a system was designed that can classify skin cancer by  utilizing images of patients' skin  which  is  then  processed  using  the  Convolutional  Neural  Network  (CNN) method of VGG-16 architecture. Dataset used in the form of cancer tissue imagery as many as 4000 images. The process begins with image input, pre-processing, model  training  and  system  testing.  The  best  results  were  obtained  on  testing without pre-processing CLAHE and Gaussian filters,  using hyperparameters,  SGD optimizer, learning rate 0.001, epoch 50 and batch size 32. Accuracy obtained by 99.70%, loss  0.0055,  precision  0.9975, recall  0.9975 and f1-score  0.9950.
Keywords : Skin cancer, CNN, VGG-16

## 1. PENDAHULUAN
Kanker kulit  merupakan penyakit yang ditimbulkan oleh perubahan karakteristik sel penyusun kulit  dari  normal  menjadi  ganas,  yang  menyebabkan  sel  tersebut  membelah  secara  tidak terkendali dan merusak DNA (Hendaria, dkk, 2013) . Dalam tiga tipe terbanyak, kanker kulit tergolong menjadi tiga jenis yaitu melanoma maligna, karsinoma sel basal dan karsinoma sel skuamosa (Wilvestra, dkk, 2018) .  Terdapat 5,4 juta kasus baru kanker kulit di Amerika Serikat  setiap  tahunnya,  satu  dari  lima  orang  Amerika  didiagnosis  mengidap  penyakit  kulit semasa hidup mereka. Meskipun melanoma mewakili kurang dari 5% dari semua kanker kulit di Amerika Serikat, tetapi Melanoma bertanggung jawab  sekitar 75% dari semua kematian akibat kanker kulit (Esteva, dkk, 2017) . Kanker kulit di Indonesia menempati urutan ketiga setelah kanker serviks dan kanker payudara. Beberapa faktor yang dapat menjadi pencetus timbulnya kanker kulit antara lain, faktor genetik, peningkatan radiasi sinar UV (Silpa & V, 2013) ,  infeksi human  papillomavirus  dan    pola  hidup  yang  tidak  sehat (Hendaria,  dkk, 2013) .
Dalam  bidang  medis,  diagnosis  penyakit  kanker  kulit  umumnya  dilakukan  dengan  proses biopsi.  Yaitu  bagian  jaringan  kulit  diambil  untuk  kemudian  dicek  secara  mendetail  apakah jaringan tersebut merupakan sel kanker atau bukan. Namun, teknik pengujian ini memerlukan waktu  yang  cukup  lama  untuk  seorang  ahli  dermatologis  dan  membutuhkan  biaya  besar (Munthe,  2018) .  Sedangkan  perkiraan  kelangsungan  hidup  kanker  kulit  bila  terlambat terdeteksi  hanya  sekitar  14%,  tetapi  dapat  meningkat  lebih  dari  99%  jika  terdeteksi  pada tahap  awal (Esteva,  dkk,  2017) .  Deteksi  dini  dan  diagnosis  yang  akurat  dengan memanfaatkan citra jaringan kanker pasien yang kemudian diolah oleh sistem dengan waktu komputasi  yang  cepat  sangat  diperlukan  untuk  membantu  masyarakat  mengindentifikasi apakah  kanker  kulit  atau  hanya  kelainan  kulit  biasa,  serta  membantu  bidang  medis  dalam mengurangi risiko keterlambatan dalam penanganan kanker kulit.
Telah  terdapat  beberapa  penelitian  terdahulu  mengenai  klasifikasi  untuk  kanker  kulit menggunakan Convolutional Neural Network (CNN).  Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh (Esteva, dkk, 2017) menguji dengan membandingkan algoritma dan dermatologis yang membedakan keratinocyte  carcinoma  versus  tumor  seborrheic  keratosis  dan  malignant melanoma  versus  benign  nevus.  Penulis  menggunakan  arsitektur  Convolutional  Neural Network (CNN) GoogleNet Inception V3 yang telah dilatih sebelumnya pada sekitar 1,28 juta gambar (1.000 kategori objek) dari Tantangan Pengenalan Visual Skala Besar ImageNet 2014. Penelitian  tersebut  berhasil  mencapai  akurasi  sebesar  93,9%.  Penelitian  selanjutnya  oleh (Munthe,  2018) melakukan  klasifikasi  citra  kanker  kulit  berdasarkan  tingkat  keganasan kanker pada melanosit menggunakan Deep Convolutional Neural Network (DCNN). Penelitian tersebut menggunakan 1500  citra  dengan tiga kategori yaitu nevus, melanoma in  situ  dan malignant  melanoma.  Akurasi  yang  didapat  berdasar  penelitian  adalah  sebesar  84%. Selanjutnya  penelitian  oleh (Savera, dkk,  2020) yakni  menggunakan  dua  metode  untuk mendeteksi  dini  kanker  kulit,  yaitu  deteksi  dengan  klasifikasi  secara  regresi  dan  metode Convolutional Neural Network (CNN). Akurasi deteksi dengan ekstraksi fitur dan regresi k-NN sebesar  75%  dengan true  positive  rate  (precision)  sebesar  85%  dan  true  negative  rate ( specificity)  sebesar  72%.  Sementara,  akurasi  yang  dihasilkan  dengan  menggunakan  CNN adalah  sebesar  76,56%.  Kemudian  penelitian  berikutnya  oleh (Fu’adah,  dkk,  2020) mengklasifikasi kanker kulit menjadi empat kelas menggunakan metode CNN dengan 3 hidden layer memperoleh hasil akurasi sebesar 99% dengan loss sebesar 0,0346.
Merujuk pada permasalahan dan pemaparan singkat beberapa jurnal penelitian diatas, metode Convolutional Neural Network  (CNN) terbukti memiliki  hasil  akurasi  yang  baik  walau  masih
terdapat gap  dalam  meningkatkan  hasil  akurasi.  Pada  penelitian  ini  diinginkan  lebih memperoleh  hasil  akurasi  yang  lebih  maksimal  dengan  nilai loss  yang  lebih  rendah  dari penelitian sebelumnya. Banyaknya gambar dengan empat kategori klasifikasi yang digunakan, maka  penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  CNN  dengan  arsitektur  VGG-16.  Dimana arsitektur model VGG-16 merupakan top-5 dalam tantangan ImageNet ILSVRC tahun 2014 yang memperoleh akurasi sebesar 92,6% dengan kumpulan data lebih dari 14 juta gambar yang  termasuk  dalam  1000  kelas. (Simonyan  &  Zisserman,  2015) .  Arsitektur  VGG-16 banyak digunakan dalam teknik klasifikasi gambar deep learning karena berkinerja baik dan kemudahan  dalam  implementasinya.  Penelitian  akan  mengklasifikasi  kanker  kulit  menjadi empat  kelas,  yaitu  melanoma,  karsinoma  sel  skuamosa,  dermatofibroma  dan  nevus pigmentosus. Diantaranya dua kelas merupakan dua jenis golongan kanker kulit terbanyak, dan  dua  kelas  merupakan  tumor  jinak  yang  50%  berpotensi  berubah  menjadi  melanoma maligna (Tsaniyah, dkk, 2015) .

## 2. METODE PENELITIAN
Berdasarkan  blok  diagram  pada  Gambar  1  penelitian  akan  dibagi  menjadi  4  tahap . Tahap pertama  diawali  dengan input  citra  kanker  kulit  yang  kemudian  masuk  pada  tahap  pre- processing.  Tahap  pre-processing  bertujuan  untuk  memperbaiki  kualitas  citra  sehingga diharapkan menghasilkan hasil keluaran yang maksimal. Tahap ini mencakup resizeing citra, CLAHE dan Gaussian filter. Setelah itu citra memasuki tahap pelatihan model menggunakan CNN dengan arsitektur VGG-16, sehingga didapatkan output model terbaik untuk klasifisikasi kanker kulit. Lalu tahap pengujian sistem terdiri dari 4 skenario pengujian.

## Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Dataset dalam penelitian ini diperoleh dari open-access dermatologists repository International Skin  Imaging  Collaboration  (ISIC)  (https://www.isic-archive.com).  Data  yang  digunakan sejumlah  4000  citra,  yang  terdiri  atas  1000  citra  Melanoma,  1000  citra  Karsinoma  Sel Skuamosa,  1000  citra  Dermatofibroma,  dan  1000  citra  Nevus  Pigmentosus  dalam  format *.JPG. Dataset yang digunakan merupakan citra jaringan kanker . Pada proses pelatihan dan pengujian, digunakan sebanyak 75% data latih dan 25% data uji. Gambar 2 merupakan contoh data citra jaringan kanker kulit yang diperoleh dari ISIC.
Gambar 2. Dataset Citra Jaringan Kanker Kulit
Tahap pre-processing  dilakukan  sebagai  salah  satu  skenario  untuk  mengetahui  performa terbaik.  Tahap pre-processing  mencakup beberapa proses  yaitu  resizeing citra,  CLAHE dan Gaussian filter. Pada tahap resizeing citra terjadi proses perubahan ukuran citra digital dari ukuran  yang  beragam  menjadi  ukuran  64x64  piksel.  Pada pre-processing  CLAHE,  terjadi peningkatan nilai kontras dengan memberikan nilai clip limit (nilai batas maksimal tinggi suatu
Dermatofibroma Melanoma Nevus Pigmentosus Karsinoma Sel Skuamosa
histogram) sehingga kontras dapat meningkat namun tidak berlebihan walaupun bekerja pada area lokal (Prabowo & Pramunendar, 2019) . Sedangkan Gaussian filter merupakan filter penghalusan  linier  yang  memilih  bobot  sesuai  dengan  bentuk  fungsi  Gaussian,  baik  dalam domain spasial atau dalam domain frekuensi (Wang, dkk, 2014) .
Pelatihan model yang digunakan pada penelitian ini adalah CNN dengan model arsitektur VGG- 16. CNN merupakan pengembangan dari Multilayer Perceptron (MLP) yang dirancang untuk mengolah suatu data dua dimensi. CNN termasuk kedalam tipe Deep Neural Network, karena sistem  memiliki  kedalaman  jaringan  yang  tinggi  dan  banyak  digunakan  pada  data  gambar (Fu’adah, dkk, 2020) . Metode CNN sendiri secara umum terbagi menjadi feature extraction layer  dan  classification  layer.    Pada  feature  extraction  layer,  input  citra  masuk  pada convolutional layer, layer aktivasi RelU dan pooling layer. Selanjutnya,  pada classification layer meliputi fully-connected layer dan lapisan aktivasi softmax. Gambar 3 menunjukkan arsitektur pelatihan model VGG-16.
Gambar 3. Pelatihan Model VGG-16
Pada model VGG-16, tahap pelatihan model terdiri 13 convolutional layer, 3 fully-connected layer,  5  maxpooling layer beserta  activation layer RelU  dan softmax. Input  citra  berukuran 64x64 piksel dengan 3 channel RGB. Model ini melalui 5 kali proses konvolusi dengan ukuran filter 3x3 dan setiap prosesnya memakai jumlah filter yang berbeda, yaitu 64 filter, 128 filter, 256 filter  dan  512 filter. Untuk  maxpooling menggunakan  ukuran filter 3x3  dengan  jumlah stride 2. Pada fully-connected layer, 2 layer terdiri dari 4096 unit dan 1000 unit (Simonyan & Zisserman, 2015) .
Confusion matrix adalah suatu  metode yang digunakan untuk mengukur performansi metode klasifikasi, dimana berisi informasi yang membandingkan hasil klasifikasi oleh sistem dengan yang seharusnya (Prasetyo, 2012) . Terdapat empat istilah representasi hasil klasifikasi saat pengukuran performansi menggunakan confusion matrix. Diantaranya yaitu Total True Positive (TTP), Total True Negative (TTN), Total False Positive (TFP) dan Total False Negative (TFN). Dimana berdasarkan dari nilai TTP, TTN, TFP dan TFN tersebut dapat diperoleh nilai akurasi, presisi, recall dan f1-score (Pratiwi, dkk, 2021) .
Akurasi mempresentasikan seberapa akurat sistem dapat mengklasifikasi data secara benar. Nilai  akurasi  adalah  perbandingan  antara  data  yang  terklasifikasi  benar  dengan  jumlah keseluruhan data. Nilai akurasi dapat diperoleh dengan Persamaan (1) berikut.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑇𝑃 + 𝑇𝑇𝑁 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑝𝑒𝑛𝑔𝑢𝑗𝑖𝑎𝑛 (1)
Presisi adalah perbandingan nilai dari jumlah data kategori terklasifikasi benar dengan total keseluruhan  data  kategori  terklasifikasi  benar. Untuk  mencari  nilai  presisi  dapat  digunakan Persamaan (2) berikut.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑇𝑃 𝑇𝑇𝑃 +   𝑇𝐹𝑃 (2)
Recall dilakukan untuk mengetahui perbandingan jumlah data kategori terklasifikasi benar oleh sistem    dengan  jumlah  data  kategori  terklasifikasi  benar dan  salah.  Persamaan  (3)  berikut dapat digunakan untuk memperoleh nilai recall.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑇𝑃 𝑇𝑇𝑃 +   𝑇𝐹𝑁 (3)
F1 -Score  merupakan  penggabungan  dari  presisi  dan  recall.  Nilai  f1-score  dapat  diperoleh dengan Persamaan (4) berikut.
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (4)
Dimana TTP all berarti total data yang menunjukkan kondisi saat data positif dan terprediksi benar  sebagai  positif.  TTN all menunjukkan  kondisi  saat  data  negatif  dan  terprediksi  benar sebagai negatif. TFP i menunjukkan kondisi saat data negatif tetapi terprediksi salah sebagai positif. TFN i menunjukkan kondisi saat data positif tetapi salah terprediksi sebaga negatif.
Loss  function  merupakan  bagian  penting  ketika  melakukan  pelatihan  model.  Fungsi  ini mengukur seberapa baik model melakukan tugas dalam menghitung loss dari output model dan target yang diinginkan. Jika prediksi model salah, maka nilai loss akan tinggi. Jika prediksi model cukup bagus, maka nilai loss akan mendekati nilai nol.
Categorical  crossentrophy  merupakan  salah  satu  dari  loss  function  yang  digunakan  untuk mengklasifikasi  data multi-class.  Singkatnya,  terdapat  data  satu  dari  banyak  kategori  yang mungkin, namun model harus memutuskan satu. Secara formal, ini dirancang untuk mengukur perbedaan diantara dua probabilitas (Bruballa, 2018) .
Model CNN dilatih mendalam dengan memperbaharui semua lapisan dalam jaringan secara iteratif  dan optimizer  sangat  memegang  peranan  penting.  Algoritma  gradient  descent merupakan  pilihan  umum  untuk  melakukan  optimasi  pada neural  network (Bera  & Shrivastava, 2020) . Untuk meminimalkan fungsi tujuan, parameter diperbarui dalam arah kebalikan dari gradien fungsi tujuan. Adapun optimizer yang digunakan pada penelitian adalah SGD, RMSprop, Adam dan Nadam.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  performansi  terbaik  serta  menganalisis parameter apa saja yang mempengaruhi kinerja sistem. Pada tahap ini pengujian sistem dibagi menjadi  4,  yaitu  pengujian resizeing  citra,  pengujian  tanpa  pre-processing  CLAHE  dan Gaussian filter dan pengujian menggunakan pre-processing CLAHE dan Gaussian filter. Dimana dalam setiap pengujian dilakukan skenario pengaruh hyperparameter yang mencakup skenario optimizer, learning rate, epoch dan batch size.
Pengujian resizing  Citra  dilakukan  dengan  melakukan  perubahan  ukuran  citra,  bertujuan menemukan  ukuran  citra  yang  sesuai  untuk  menghasilkan  hasil  akurasi  yang  maksimal. Adapun ukuran citra yang akan diuji adalah 64×64, 128×128 dan 224×224 piksel, dengan beberapa parameter lain yang sudah ditentukan yaitu optimizer SGD, nilai learning rate 0,001, epoch 50 dan batch size 32. Tabel 1 menunjukkan hasil akurasi pengujian resizing citra.
Tabel 1. Pengujian Resizeing Citra Ukuran Citra Akurasi 32×32 99,80% 64×64 100% 128×128 98,59%
Skenario  selanjutnya  pengujian  tanpa  menggunakan pre-processing  CLAHE  dan  Gaussian filtering.  Pada    pengujian  ini  terdapat  4  skenario  pengujian  hyperparameter,  yaitu  melihat pengaruh penggunaan optimizer, learning rate (LR), epoch dan batch size (BC). Hasil skenario pengujian ditunjukkan pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil pengujian tanpa pre-processing CLAHE dan Gaussian filter
Skenario 1: Optimizer
(LR 0,001, epoch 15, BC 32)
Skenario 2: Learning rate (Optimizer SGD, epoch 15, BC 32) Optimizer Akurasi Loss Learning Rate Akurasi Loss Adam 92,40% 0,3434 0,1 87,70% 0,4599 Nadam 92,00% 0,1966 0,01 94,90% 0,1920 RMSprop 79,20% 0,9475 0,001 95,20% 0,1294 SGD 95,20% 0,1294 0,0001 84,70% 0,3609 Skenario 3: Epoch ( Optimizer SGD, LR 0,001, BC 32) Skenario 4: Batch Size ( Optimizer SGD, LR 0,001, epoch 50) Epoch Akurasi Loss Batch size Akurasi Loss 15 95,20% 0,1294 16 99,80% 0,0120 25 97,10% 0,0601 32 99,70% 0,0055 50 99,70% 0,0055 64 99,40% 0,0168 75 100% 9,2684e-04 128 99,70% 0,0098
Pada skenario epoch, hasil pengujian menunjukkan akurasi epoch tertinggi berada pada epoch 75 dengan nilai akurasi sebesar 100% dengan loss sebesar 9,2684e-04. Namun, hasil terbaik yang dipilih untuk skenario epoch adalah 50, karena kerja model yang tidak terlalu berat tetapi sudah menunjukkan peningkatan akurasi disetiap iterasi ( epoch) dan perbedaan akurasi antara data training dan validasi tidak jauh berbeda. Sedangkan untuk epoch 75 masih menunjukkan munculnya banyak spikes atau lonjakan seperti pada Gambar 4. Pada skenario batch size, hasil akurasi menunjukkan batch size tertinggi berada pada nilai 16 dengan nilai akurasi sebesar 99,80% dan loss 0,0120. Namun, grafik akurasi batch size 16 pada Gambar 5 menunjukkan
munculnya banyak spikes/lonjakan, sehingga batch size terbaik berada pada batch size 32. Jadi,  pada  tahap  pengujian  tanpa pre-processing  CLAHE  dan  tanpa  Gaussian  filter  dengan menggunakan hyperparameter terbaik yaitu optimizer SGD, learning rate 0,001, epoch 50 dan batch size 32 didapatkan hasil akhir nilai akurasi sebesar 99,70% dan loss sebesar 0,0055.
(a) (b)
Gambar 4. Grafik Akurasi Pengujian Epoch (a) 50 dan (b) 75
(a) (b) Gambar 5. Grafik Akurasi Pengujian Batch Size (a) 16 dan (b) 32
Pengujian  selanjutnya  dilakukan  untuk  melihat  pengaruh pre-processing  CLAHE.  Dalam pengujian  dengan pre-processing  CLAHE  dilakukan  4  skenario  pengujian  terhadap hyperparameter, yaitu optimizer, learning rate (LR), epoch dan batch size (BC). Hasil skenario pengujian ditunjukkan pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil pengujian dengan pre-processing CLAHE
Skenario 1: Optimizer (LR 0,001, epoch 15, BC 32)
Skenario 2: Learning rate (Optimizer SGD, epoch 15, BC 32) Optimizer Akurasi Loss Learning Rate Akurasi Loss Adam 90,10% 0,4043 0,1 96,20% 0,1167 Nadam 96,60% 0,0915 0,01 98,80% 0,0442 RMSprop 75,70% 1,8139 0,001 99,10% 0,0465 SGD 99,10% 0,0465 0,0001 90,10% 0,2426 Skenario 3: Epoch ( Optimizer SGD, LR 0,001, BC 32) Skenario 4: Batch Size ( Optimizer SGD, LR 0,001, epoch 50) Epoch Akurasi Loss Batch size Akurasi Loss 15 99,10% 0,0465 16 99,50% 0,0170 25 98,60% 0,0705 32 99,30% 0,0242 50 99,30% 0,0242 64 99,20% 0,0181 75 99,10% 0,0341 128 98,70% 0,0423
Pada  hasil  pengujian  skenario  4, batch  size  tertinggi  berada  pada  nilai  16  dengan  akurasi sebesar 99,50% dan loss  0,0170. Namun, seperti pada Gambar 6 grafik akurasi batch size 16 masih  menunjukkan  munculnya banyak spikes/lonjakan  sehingga  batch size terbaik berada pada  nilai  32.  Jadi,  pada  tahap  pengujian  dengan pre-processing  CLAHE  menggunakan hyperparameter terbaik yaitu optimizer SGD, learning rate 0,001, epoch 50 dan batch size 32 didapatkan nilai akurasi sebesar 99,30% dan nilai loss 0,0242.
(a) (b) Gambar 6. Grafik Akurasi Pengujian Batch Size (a) 16 dan (b) 32
Pengujian  berikutnya  ialah  pengaruh pre-processing  Gaussian  filtering.  Dalam    pengujian dengan pre-processing  Gaussian  filter  dilakukan  4  skenario  pengujian  terhadap hyperparameter, yaitu optimizer, learning rate (LR), epoch dan batch size (BC). Hasil skenario pengujian ditunjukkan pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil pengujian dengan pre-processing Gaussian filter
Skenario 1: Optimizer
(LR 0,001, epoch 15, BC 32) Skenario 2: Learning rate (Optimizer SGD, epoch 15, BC 32) Optimizer Akurasi Loss Learning Rate Akurasi Loss Adam 86.50% 0.9560 0,1 46,20% 1,5528 Nadam 81.80% 0.4920 0,01 98,90% 0,0342 RMSprop 88.50% 0.2015 0,001 98,00% 0,0600 SGD 98.00% 0.0600 0,0001 94,50% 0,1498 Skenario 3: Epoch ( Optimizer SGD, LR 0,01, BC 32) Skenario 4: Batch Size ( Optimizer SGD, LR 0,01, epoch 50) Epoch Akurasi Loss Batch size Akurasi Loss 15 98,90% 0,0342 16 99,40% 0,0157 25 94,90% 0,1149 32 99,70% 0,0119 50 99,60% 0,0125 64 99,60% 0,0129 75 100% 8,2328e-04 128 99,70% 0,0195
Hasil pengujian skenario ketiga menunjukkan nilai akurasi epoch tertinggi berada pada nilai 75 dengan akurasi sebesar 100% dengan loss 8,2328e-04. Namun, grafik akurasi epoch 75 menunjukkan  munculnya  banyak spikes/lonjakan  dan  loss  meningkat  pada  epoch  tertentu (Gambar 7) dengan cost yang tinggi. Sehingga epoch yang dipilih dengan performa terbaik dan cost yang rendah adalah epoch 50. Sedangkan untuk skenario 4, hasil pengujian tertinggi berada pada nilai 32 dan 128, namun pada grafiknya (Gambar 8) menunjukkan penurunan data  validasi secara mendadak  dibeberapa epoch tertentu  yang mengakibatkan  munculnya banyak spikes/lonjakan  maka  batch  size  yang  dipilih  adalah  64.  Sehingga  pada  pengujian dengan pre-processing Gaussian filter menggunakan hyperparameter terbaik, yaitu optimizer
SGD, learning rate 0,01, epoch 50 dan batch size 64 didapatkan hasil akhir nilai akurasi sebesar 99,60% dan loss  0,0129.
(a) (b) Gambar 7. Grafik Pengujian Epoch (a) 50 dan (b) 75 (a) (b) (c)
Gambar 8. Grafik Akurasi Pengujian Batch Size (a) 32, (b) 64 dan (c) 128
Berdasarkan  hasil  akhir  skenario  pengujian  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2,  3  dan  4  hasil optimal berada pada pengujian tanpa pre-processing CLAHE dan Gaussian filter dibandingkan pengujian  lainnya.  Dari  hasil  skenario  pengujian hyperparameter  optimizer,  menunjukkan bahwa optimizer SGD dianggap paling baik dalam mengklasifikasi kanker kulit menggunakan metode  CNN  arsitektur  VGG-16.  Pada optimizer  Adam,  Nadam  dan  RMSprop,  optimizer tersebut  melakukan  penyimpanan  rata-rata  gradien  dari  proses  sebelumnya  secara eksponensial, yang menyebabkan keterlambatan  proses kinerja  dibanding  SGD. Sedangkan SGD tidak melakukan pengulangan sehingga proses kinerja lebih cepat terutama untuk jumlah data yang besar.
Pada hasil skenario hyperparameter learning rate, penggunaan learning rate yang terlalu kecil belum  tentu  membuat  proses  ketelitian  jaringan  menjadi  bertambah,  tetapi  menyebabkan proses training  yang  terlalu  lama.  Sedangkan  nilai  learning  rate  yang  terlalu  besar  pun menyebabkan pembelajaran kurang optimal karena waktu yang terlalu cepat sehingga proses training tidak stabil. Sehingga pada kasus penelitian ini nilai 0,001 menunjukkan hasil paling optimal.
Dari  hasil  pengujian  skenario hyperparameter  epoch  menunjukkan  bahwa  semakin  besar jumlah epoch belum tentu menghasilkan performansi yang optimal. Pada penelitian ini, epoch yang  besar  cenderung  menunjukkan  penurunan  secara  mendadak  disetiap epoch  tertentu yang mengakibatkan munculnya spikes/lonjakan pada grafik akurasi. Maka pada penelitian ini epoch terbaik adalah 50, karena cost yang rendah dan kerja model yang tidak terlalu berat tetapi sudah menunjukkan hasil yang optimal.
Untuk hasil pengujian skenario hyperparameter batch size, penggunaan batch size yang lebih kecil memiliki kecepatan konvergensi dalam algoritma yang lebih cepat tetapi menghasilkan noise dalam perhitungan yang lebih besar, sedangkan penggunaan batch size yang lebih besar dapat  membantu  mengurangi noise  tetapi  tidak  menjamin  peningkatan  pada  nilai  akurasi. Sehingga pada penelitian ini, batch size yang menghasilkan nilai optimal adalah batch size 32.
Gambar 9. Confusion Matrix
Gambar  9  menunjukkan confusion  matrix  dari  hasil  akhir  pengujian  performa  terbaik. Kesalahan terjadi pada tiga gambar kelas karsinoma sel skuamosa yang terdeteksi sebagai nevus pigmentosus. Parameter lain seperti presisi, recall, dan f1-score juga digunakan untuk mengevaluasi kinerja sistem. Hasil dari nilai parameter performansi sistem tersebut mendekati satu, yang berarti sistem menunjukkan performansi terbaik dengan minimum kesalahan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian,  penelitian  ini  mampu  merancang  sistem  yang  dapat mengklasifikasi  kanker  kulit  menggunakan  metode  CNN  dengan  arsitektur  VGG-16.  Sistem dapat mengklasifikasi kanker kulit menjadi 4 kelas yaitu, melanoma, karsinoma sel skuamosa, dermatofibroma  dan  nevus  pigmentosus.  Didalam  pengujian  sistem  dilakukan  skenario pengujian dengan dan tanpa pre-processing dan skenario terhadap 4 hyperparameter yaitu optimizer, learning rate,  epoch  dan batch  size. Kemudian hasil  akhir  dengan performa  dan akurasi terbaik diperoleh dari hasil pengujian tanpa pre-processing CLAHE dan Gaussian filter.
Citra  di- resize  berukuran  64×64  piksel  dan  menggunakan  hyperparameter  optimizer  SGD, learning rate 0,001, epoch 50 dan batch size 32. Nilai akurasi diperoleh sebesar 99,70%,  loss 0,0055,  presisi 0,9975, recall 0,9975 dan f1-score 0,9950. Peningkatan nilai akurasi sistem dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya  ini  menunjukkan  bahwa  arsitektur  VGG-16 memiliki  kemampuan  yang  tepat  dan  detail  dalam  mengenali  dan  mengklasifikasikan  citra. Sistem  mampu  digunakan  sebagai  alat  bantu  tenaga  medis  untuk  mengurangi  risiko keterlambatan dalam penanganan kanker kulit.

## DAFTAR RUJUKAN
Bera,  S.,  &  Shrivastava,  V.  K. (2020).  Analysis of various optimizers on  deep  convolutional neural  network  model  in  the  application  of  hyperspectral  remote  sensing  image classification. International  Journal  of  Remote  Sensing,  41(7),  2664–2683. https://doi.org/10.1080/01431161.2019.1694725
Bruballa, R. G. (2018). Understanding Categorical Cross-Entropy Loss, Binary Cross-Entropy Loss, Softmax Loss, Logistic Loss, Focal Loss and all those confusing names. Retrieved from https://gombru.github.io/2018/05/23/cross_entropy_loss/
Esteva, A., Kuprel, B., Novoa, R. A., Ko, J., Swetter, S. M., Blau, H. M., & Thrun, S. (2017).
Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks. Nature, 542 (7639), 115–118. https://doi.org/10.1038/nature21056
Fu’adah, Y. N., Pratiwi, N. C., Pramudito, M. A., & Ibrahim, N. (2020). Convolutional neural network (CNN) for automatic skin cancer classification system. IOP Conference Series: Materials  Science  and  Engineering,  982(1),  0–10.  https://doi.org/10.1088/1757- 899X/982/1/012005
Hendaria, M. P., Asmarajaya, A., & Maliawan, S. (2013). Kanker kulit. Universitas Udayana.
Munthe, T. L. D. (2018). Klasifikasi citra kanker kulit berdasarkan tingkat keganasan kanker pada  melanosit  menggunakan  deep  convolutional  neural  network  (DCNN).  Repositori Institusi Universitas Sumatera Utara (RI-USU), 44–48.
Prabowo, D., & Pramunendar, R. (2019). Implementasi metode clahe menggunakan parameter distribusi untuk meningkatkan kualitas citra objek bawah air. Prosiding SNST Ke-10, (pp. 264–269).
Prasetyo,  E.  (2012). Data  Mining:  Konsep  dan  aplikasi  menggunakan  MATLAB  (1st  ed.).
Yogyakarta Andi Offset.
Pratiwi, N. K. C., Fu’adah, Y. N., & Edwar. (2021). Early detection of deforestation through satellite land geospatial images based on CNN architecture. Jurnal Infotel, 13(2), 1–8.
Savera,  T.  R.,  Suryawan,  W.  H.,  &  Setiawan,  A.  W.  (2020). Deteksi  dini  kanker  kulit menggunakan K-Nn dan early detection of skin cancer using K-Nn and convolutional. 7
(2), 373–378. https://doi.org/10.25126/jtiik.202072602
Silpa,  S.  R.,  &  V,  C.  (2013).  A  review  on  skin  cancer. International  Research  Journal  of Pharmacy, 4(8), 83–88. https://doi.org/10.7897/2230-8407.04814
Simonyan, K., & Zisserman, A. (2015). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. 3rd  International  Conference  on  Learning  Representations,  ICLR  2015  - Conference Track Proceedings, (pp. 1–14).
Tsaniyah, R. A. D., Aspitriani, & Fatmawati. (2015). Prevalensi dan Gambaran Histopatologi Nevus  Pigmentosus  di  Bagian  Patologi  Anatomi  Rumah  Sakit  Dr  .  Mohammad  Hoesin Palembang  Periode  1  Januari  2009-31  Desember  2013. Mks,  2,  110–114. https://media.neliti.com/media/publications/181832-ID-prevalensi-dan-gambaran- histopatologi-ne.pdf
Wang, M., Zheng, S., Li, X., & Qin, X. (2014). A new image denoising method based on the bilateral filter. ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing - Proceedings,  (pp. 163–167). https://doi.org/10.1109/ICASSP.2008.4517763
Wilvestra, S., Lestari, S., & Asri, E. (2018). Studi retrospektif kanker kulit  di poliklinik  ilmu kesehatan kulit dan kelamin RS Dr. M. Djamil Padang periode tahun 2015-2017. Jurnal Kesehatan Andalas, 7 , 47. https://doi.org/10.25077/jka.v7i0.873