## PENDEKATAN BERBASIS U-NET UNTUK SEGMENTASI HARD EXUDATE DALAM CITRA FUNDUS RETINA
I Made Angga Darma Putra 1 , I Md. Dendi Maysanjaya 2,* , Made Windu Antara Kesiman 3
1,2,3 Virtual Vision, Image, and Pattern Research Group, Fakultas Teknik dan Kejuruan, Universitas Pendidikan Ganesha, Jln. Udayana No. 11 Singaraja 81116 INDONESIA

## Abstrak
Menurut perkiraan World Health Organization ( WHO ), secara global, 422 juta orang dewasa di atas usia 18 tahun hidup dengan diabetes pada tahun 2014. Ini didukung oleh  perkiraan World  Diabetes  Foundation bahwa  lebih  dari  439  juta  orang  akan terancam oleh diabetes pada tahun 2030. Salah satu penyakit yang disebabkan oleh diabetes adalah diabetic retinopathy yang dapat menyebabkan gangguan penglihatan hingga kebutaan. Kerusakan pembuluh darah dan kerusakan pada serabut saraf mata disebut exudate ,  yang  merupakan  bintik-bintik  darah  yang  mengandung  lemak berwarna kekuningan yang memiliki bentuk tidak menentu. Untuk mengetahui letak hard exudate pada citra fundus retina, dokter mata masih melihat dan mencari secara manual. Oleh karena itu, penelitian ini, berkontribusi pada segmentasi hard exudate menggunakan metode U-Net , dengan mengukur skor metrik accuracy , sensitivity , dan specificity .  Dataset  retina  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berasal  dari  Indian Diabetic Retinopathy Image Dataset (IDRiD), sebanyak 81 citra, yang terdiri atas 54 citra training dan 27 citra testing . Alur penelitian dibagi menjadi dua bagian. Training Model dan Evaluation  Model . Training  Model melibatkan  pelatihan  sejumlah  dataset citra untuk menghasilkan model yang terlatih. Proses training juga mencakup validasi untuk  mengukur  keakuratan  model. Evaluation  Model melibatkan  pengujian  model yang telah dilatih menggunakan dataset citra yang tidak digunakan selama pelatihan. Hasil segmentasi hard exudate menunjukkan untuk skor metrik U-Net masing-masing adalah 0.993, 0.454, dan 0.997.

## Abstract
According to World Health Organization (WHO) estimates, globally, 422 million adults over  the  age  of  18  were  living  with  diabetes  in  2014.  This  is  supported  by  the  World Diabetes Foundation's estimate that more than 439 million people will be threatened by diabetes by 2030. One of the diseases caused by diabetes is diabetic retinopathy, which can cause visual impairment up to blindness. Blood vessel damage and damage to the nerve fibers of the eye are called exudates, which are yellowish, fat-containing blood spots that have an erratic shape. To find out the location of hard exudate on the retinal fundus image,  ophthalmologists  still  look  and  search  manually.  Therefore,  this  research contributes  to  hard  exudate  segmentation  using  the  U-Net  method  by  measuring  the accuracy, sensitivity, and specificity metric scores. The retinal dataset used in this study comes from the Indian Diabetic Retinopathy Image Dataset (IDRiD), totaling 81 images, consisting of 54 training images and 27 testing images. The research flow is divided into two parts. Training Model and Evaluation Model The training model involves training a number of image datasets to produce a trained model. The training process also includes validation to measure the accuracy of the model. The evaluation model involves testing the  trained model using image datasets that were not used during training. The hard exudate  segmentation  results  show  U-Net  metric  scores  of  0.993,  0.454,  and  0.997, respectively.
Kata Kunci:
Diabetic Retinopathy,
Hard Exudate, Segmentation, U-Net
Keywords: Diabetic Retinopathy, Hard Exudate, Segmentation, U-Net
* Korespondensi E-mail: dendi.ms@undiksha.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Menurut perkiraan World Health Organization ( WHO ), secara global, 422 juta orang dewasa di atas usia  18  tahun  hidup  dengan  diabetes  pada  tahun  2014.  Ini  didukung  oleh  perkiraan World  Diabetes Foundation bahwa  lebih  dari  439  juta  orang  akan  terancam  oleh  diabetes  pada  tahun  2030.  Ini  terkait dengan populasi yang semakin tua dan obesitas yang disebabkan oleh gaya hidup tidak sehat. Peningkatan diabetes  ini  akan  terjadi  paling  banyak  di  negara  berkembang,  yang  disebabkan  oleh  pertumbuhan populasi, penuaan, diet tidak sehat, obesitas, dan gaya hidup tidak sehat yang kurang aktif (Mane & Jadhav, 2014).
Diabetic retinopathy adalah gangguan pada mata yang terjadi pada penderita diabetes. Kondisi mata dapat menyebabkan kehilangan penglihatan dan kebutaan. Gangguan ini disebabkan oleh kerusakan pada pembuluh darah jaringan belakang mata, yaitu retina. Faktor risiko yang menyebabkannya adalah kontrol gula  darah  yang  buruk.  Kerusakan  pada  pembuluh  darah dan  kerusakan  pada  serat  saraf  mata  disebut exudate , yang berisi bintik darah yang berwarna kuning dengan bentuk yang tidak teratur. Jenis exudate dibagi menjadi dua, yaitu hard exudate dan soft exduate . Soft exduate juga dikenal sebagai cotton wool spots dan  muncul  dengan  warna  putih  dengan tepi  yang  kurang  jelas.  Sementara hard  exudate terjadi  karena bocoran protein dan pembuluh lipid retina. Bentuknya terlihat tajam dan cerah (Nugroho, Oktoeberza, Adji, & Sasongko, 2015).
Hard  exudate terdiri  terutama  dari  lipid  ekstrasellular  yang  bocor  dari  kapiler  retina  abnormal, sehingga sering terdapat edema retina (tidak terlihat menggunakan oftalmoskopi langsung). Masalah yang mendasar sering terlihat sebagai exudate akan membentuk cincin atau pola 'circinate' sekitar pembuluh yang bocor (yang dapat dilihat sebagai kelompok mikroaneurisma). Hard exudate ditemukan terutama di wilayah  makula  dan  saat  lipid  berpadu  dan  menjangkau central  macula ( fovea ),  maka  penglihatan  bisa sangat terganggu.
Untuk  mengetahui  letak hard  exudate pada citra  fundus  retina,  para ahli  mata atau  dokter  masih melihat  dan  mencari  atau  menganotasi  secara  manual  sehingga  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk mengetahui letak hard exudate . Tantangan lain adalah retina yang diabetic retinopathy memiliki banyak karakteristik atau bagian seperti optic discs , microaneurysms , hemorrhages , dan soft exudate . Maka sangat diterima bahwa segmentasi hard exudate pada citra retina yang berwarna memainkan peran penting dalam diagnosis diabetic retinopathy karena dapat memantau perkembangan pengobatan dan mengetahui bentuk dan letak hard exudate dengan cepat. Oleh karena itu, segmentasi hard exudate menjadi fokus utama dari penelitian ini (Long et al., 2019).
Dalam  penelitian  ini,  tujuannya  adalah  melakukan  proses  segmentasi hard  exudate dengan menggunakan  pemrosesan  citra  digital  dan deep  learning sehingga  dapat  melakukan  segmentasi  hard exudate dengan lebih cepat daripada dengan metode manual. Metode yang digunakan untuk melakukan segmentasi hard  exudate pada citra  fundus diabetic  retinopathy adalah U-Net karena  karakteristik  pada masalah  ini  memberikan U-Net dengan  kegunaan  yang  tinggi  dalam  komunitas  citra  medis  dan  telah menghasilkan adopsi yang luas dari U-Net sebagai alat utama untuk tugas segmentasi dalam citra medis (Siddique, Paheding, Elkin, & Devabhaktuni, 2021).
Penelitian yang terkait dengan U-Net yang dilakukan oleh Prasetyo, et al (Prastyo, Sumi, & Nuraini, 2020) dengan hasil eksperiment pada segmentasi optic cup atau optic disc , kinerja segmentasi optic cup mencapai 98,42% untuk Dice coefficient dengan loss 0,15. Hasil tersebut menunjukkan bahwa metode yang penulis usulkan berhasil dalam segmentasi optic cup pada citra fundus retinal warna dengan sangat baik. Selain itu, penelitian lain yang menggunakan U-Net untuk segmentasi gambar dilakukan oleh Joshua, et. al (Joshua,  Nelwamondo,  &  Mabuza-Hocquet,  2020)  untuk  memisahkan  pembuluh  darah  dari  citra  fundus dengan sensitivity sebesar 0,8309, 0,7796, 0,7506, 0,8059 dan specificity 0,9742, 0,9864, 0,9824 dan 0,9826 dicapai pada tiap database citra DRIVE , CHASE _ DB1 , STARE dan HRF di masing-masingnya. Alasan  penulis  menggunakan  metode U-Net untuk  memsegmentasi hard  exudate karena U-Net adalah Fully Convolutional Network ( FCN ) yang diterapkan pada segmentasi citra biomedik, yang terdiri dari encoder , modul bottleneck , dan decoder . U-Net yang banyak digunakan memenuhi syarat segmentasi citra medis dengan struktur berbentuk U-nya, kombinasi informasi konteks, kecepatan training yang cepat, dan sedikit data yang digunakan (Yin, Sun, Fu, Lu, & Zhang, 2022). Berdasarkan keunggulan yang dimiliki metode U-Net , pada penelitian ini dilakukan suatu studi untuk memsegmentasi hard exudate menggunakan metode U-Net .
Berdasarkan penelitian sebelumnya mengenai segmentasi exudate dengan proses pengolahan citra digital,  terdapat  beberapa  penelitian  yang  relevan  dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan  antara  lain sebagai berikut:
Penelitian  dilakukan  oleh  Noriandi  Dewi  Salyasari  dengan  judul  "Implementasi  Segmentasi Hard Exudates Pada Diabetic  Retinopathy Untuk  Citra  Fundus  Retina".  Dalam  tulisan  ini,  segmentasi  eksudat keras gambar fundus retina menggunakan metode algoritma Fuzzy C Means ( FCM ) dengan korelasi spasial
mampu mengelompokkan hard exudate secara otomatis (Salyasari, Tjandrasa, & Wijaya, 2016). Penelitian lain  dilakukan  oleh  Hanung  Adi  Nugroho  dengan  judul  " Segmentation  of  Exudates  Based  on  High  Pass Filtering in Retinal Fundus Images " of (Nugroho et al., 2015). Pada paper tersebut, segmentasi hard exudate pada citra fundus retina menggunakan metode High Pass Filtering . Penelitian lain terkait segmentasi hard exudate dilakukan  oleh  Nugroho.  dengan  judul  " Automated  Segmentation  of  Hard  Exudates  Based  on Matched  Filtering ".  Dalam  penelitian  dilakukan  segmentasi hard  exudate dengan  menggunakan  metode matched filtering (Nugroho, Oktoeberza, Ardiyanto, Buana, & Sasongko, 2017).
Berdasarkan penelitian sebelumnya, penelitian ini berfokus pada segmentasi hard exudate dengan salah  satu  metode deep  learning yaitu U-Net dengan  harapan  segmentasi hard  exudate lebih  baik dibandingkan metode lain yang telah digunakan.

## 2. METODE

## Dataset
Dataset  citra  retina  yang  digunakan  berasal  dari  himpunan  data  yang  sudah  tersedia  di  Indian Diabetic  Retinopathy  Image Dataset  (IDRiD)  (Porwal  et  al.,  2018)  website. Dataset pada  website  dibagi menjadi  tiga  bagian  folder,  yaitu: Segmentation , Disease  Grading ,  dan Localization .  Namun, dataset yang akan  digunakan  untuk  penelitian  ini  hanyalah  dataset  bagian  folder Segmentation .  Bagian Segmentation terdiri dari dua bagian folder lagi, yaitu Original Image dan All Segmentation Groundtruth . Dimana Original Image terdiri  dari  81  gambar  retina  untuk train  set dan test  set dalam format  citra jpg.  Sedangkan All Segmentation Groundtruths terdiri dari Groundtruth Microaneurysmsm , Haemorrhages , Hard Exudates , Soft Exudates , dan Optic Disc dengan format TIF . Dataset IDRiD ini merupakan citra RGB yang memiliki resolusi 4288  x  2848  piksel.  Untuk  penelitian  ini,  hanya  diperlukan  dataset Hard  Exudates yang  telah  dibagi  ke dalamnya, yaitu Training Set sebanyak 54 citra dan Testing Set sebanyak 27 citra kemudian diikuti juga dengan groundtruth dengan jumlah Training Set dan Testing Set yang sama. Kemudian untuk groundtruth perlu dibinarisasi karena groundtruth yang tersedia pada dataset IDRiD masih berupa gambar RGB . Citra fundus dalam database IDRiD diperoleh dari Klinik Mata yang berlokasi di Nanded, (M.S.), India. Citra retina manusia yang menderita diabetic retinopathy diambil pada jarak 39 mm antara lensa dan mata menggunakan kamera fundus noninvasif yang dilengkapi dengan flashlight xenon .
Gambar 1. Gambar fundus yang mengandung perbedaan lesi retina yang terkait dengan diabetic retinopathy . Bagian yang membesar menggambarkan adanya microaneurysms , soft exudate , hemorrhages , dan hard exudate
Pada gambar 2 menampilkan visualisasi dataset citra fundus yang tersedia pada dataset IDRiD dan Gambar 3 menampilkan contoh groundtruth dari gambar dataset IDRiD .
Gambar 2. Contoh citra dataset. Gambar di sebelah kiri adalah citra dataset, gambar di tengah adalah citra groundtruth , dan gambar di sebelah kanan adalah citra groundtruth yang sudah di binarisasi

## Arsitektur U-Net
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan U-Net . U-Net merupakan  salah  satu arsitektur yang dibangun dari basis Fully Convolutional Network ( FCN ) yang telah dimodifikasi sehingga dapat mensegmentasi citra medis dengan baik.
Gambar 3. Ilustrasi dari struktur jaringan konvolusi U-Net
Gambar  3  menunjukkan  ilustrasi  struktur jaringan  konvolusi U-Net .  Sisi  kiri  dari  bentuk-U adalah tahap encoding , juga disebut contraction path dengan setiap layer yang terdiri dari dua 3 × 3 konvolusi dengan aktivasi ReLu dan 2 × 2 maximum pooling layer . Sisi kanan bentuk-U, juga disebut expansion part , terdiri dari tahap decoding dan proses up-sampling yang direalisasikan melalui 2 × 2 dekonvolusi untuk mengurangi jumlah saluran input channel hingga setengahnya.
Tabel 1. Parameter Model U-Net
Parameters Description Batch Size 2 Size of Input Image 256 x 256 Optimizer Adam Learning Rate 0.0001 Activation Function ReLU and Sigmoid Early Stopping val_loss (10 epoch ) Filter Size 64, 128, 256, 512

## Metodelogi
Gambar 6 menampilkan alur kerja metode dari U-Net yang akan dijalankan. Metode ini akan dibagi menjadi  dua  bagian,  yaitu Training  Model dan Evaluation  Model . Training  Model adalah  proses  melatih beberapa dataset citra untuk mendapatkan data model yang sudah terlatih. Dalam proses training ini juga terdapat proses validation di dalamnya untuk memakan model dan menguji hasil training apakah akurat atau tidak. Evaluation model adalah mengevaluasi dan mencoba menguji model yang diperoleh dari proses training dengan menggunakan dataset citra yang belum atau tidak digunakan selama proses training .
Gambar 4. Alur kerja segmentasi hard exudate menggunakan U-Net
Berikut adalah penjelasan lebih rinci dari alur kerja pada gambar diatas:
1) Training Model
a) Langkah  pertama  adalah  melatih  model  menggunakan  sejumlah  dataset  citra. Dataset  ini  terdiri  dari citra-citra  yang  telah  dikategorikan  dan  diberi  label  yang sesuai.
b) Citra-citra  tersebut  digunakan  sebagai  input  untuk  melatih  model.  Model  akan belajar untuk mengenali pola dan fitur dari citra-citra tersebut.
c) Selama  proses  pelatihan,  terdapat  tahap  validasi  yang  digunakan  untuk mengevaluasi kinerja model. Model yang dilatih akan diuji  dengan menggunakan subset dataset yang tidak digunakan selama proses pelatihan. Hasil dari validasi ini akan memberikan informasi tentang seberapa akurat model dalam mengenali pola pada citra-citra yang belum pernah dilihat sebelumnya.
d) Proses pelatihan akan dilakukan berulang kali dengan mengoptimalkan parameter- model yang sudah ditentukan. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan kinerja dan akurasi model
2) Evaluation Model
a) Setelah  model  selesai  dilatih,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  evaluasi  pada model yang telah diperoleh.
b) Evaluasi  dilakukan  dengan  menggunakan  dataset  citra  yang  tidak  digunakan selama proses pelatihan. Tujuannya adalah untuk menguji kinerja model pada citra- citra yang belum pernah dilihat sebelumnya.
c) Model  akan  memproses  citra-citra  evaluasi  dan  menghasilkan  prediksi  atau segmentasi  berdasarkan  pola  dan  fitur  yang  telah  dipelajari  selama  proses pelatihan.
d) Hasil segmentasi dari model akan dibandingkan dengan citra referensi atau ground truth yang telah diberi label oleh ahli. Perbandingan ini dilakukan untuk mengukur akurasi  segmentasi  model  dalam  mengenali  dan  memisahkan hard  exudate pada citra retina.
e) Evaluasi  model  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metrik  evaluasi  kualitatif dan kuantitatif, seperti accuracy , sensitivity , dan specificity . Metrik ini memberikan informasi  tentang  seberapa  baik  model  dalam  mengenali  dan  memisahkan hard exudate pada citra retina.
Dengan mengikuti alur kerja tersebut, metode U-Net dapat digunakan untuk melatih dan menguji model segmentasi hard exudate pada citra retina dengan menggunakan dataset yang telah disiapkan.
Metode  yang  diusulkan  kemudian  dievaluasi  dengan  mempertimbangkan  pengukuran  statistik menggunakan  performansi  metrik: accuracy , sensitifity ,  dan specifity .  Ada  empat  parameter  yang digunakan, antara lain true positive (TP), true negative (TN), false positive (FP), dan false negative (FN), yang dinyatakan dengan persamaan (1) hingga persamaan (3). Persamaan dari accuracy , sensitivity , dan specifity seperti berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (1) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (2) 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  akan  menjelaskan  hasil  dari  alur  kerja  di  bagian  metode  dan  kemudian  mengevaluasi metode menggunakan accuracy , sensitifity , dan specifity .
Perlu  diketahui  untuk  distribusi  atau  pembagian  dataset  untuk  proses training dan testing , disesuaikan dengan dataset default dari citra idrid . Dimana untuk dataset training set ada sebanyak 54 citra sedangkan validation dan testing  set disini  dibagi  dari  dataset testing  set yang  ada  pada  default  folder dataset idrid yang semula 27 citra setelah itu dibagi dua menjadi 14 citra untuk validation set dan 13 citra untuk testing set . Kemudian tinggi dan lebar citra, diubah menjadi 256 x 256 piksel. G roundtruth sendiri perlu di-binarisasi karena groundtruth yang tersedia pada dataset idrid masih berupa citra rgb.
Setelah proses training dilakukan, learning time dalam proses training berhenti pada epoch ke-55 karena tidak ada lagi peningkatan validation loss dalam proses training dimana sesuai dengan parameter u- net yang digunakan yaitu early stopping 10 epoch .
Tabel 2. Data hasil training untuk epoch, loss, validation loss, accuracy, dan validation accuracy
Epoch Loss Validation Loss Accuracy Validation Accuracy 0 0,97 0,98 0,55 0,01 1 0,96 0,98 0,82 0,89 2 0,94 0,98 0,93 0,98 3 0,93 0,98 0,94 0,99 4 0,92 0,98 0,95 0,99 5 0,91 0,98 0,96 0,99
Epoch Loss Validation Loss Accuracy Validation Accuracy 6 0,90 0,97 0,97 0,99 7 0,89 0,97 0,97 0,99 8 0,88 0,97 0,97 0,98 9 0,89 0,97 0,96 0,89 10 0,88 0,97 0,97 0,14 11 0,87 0,95 0,98 0,99 12 0,86 0,94 0,98 0,99 13 0,85 0,92 0,98 0,99 14 0,84 0,91 0,98 0,99 15 0,84 0,93 0,98 0,99 16 0,83 0,88 0,98 0,95 17 0,81 0,85 0,99 0,99 18 0,80 0,82 0,99 0,98 19 0,79 0,80 0,99 0,99 20 0,77 0,79 0,99 0,99 21 0,76 0,80 0,99 0,99 22 0,74 0,76 0,99 0,99 23 0,73 0,78 0,99 0,99 24 0,72 0,76 0,99 0,99 25 0,70 0,78 0,99 0,99 26 0,70 0,75 0,99 0,99 27 0,70 0,78 0,99 0,99 28 0,67 0,75 0,99 0,99 29 0,65 0,75 0,99 0,99 30 0,64 0,70 0,99 0,99 31 0,63 0,75 0,99 0,99 32 0,61 0,73 0,99 0,99 33 0,59 0,69 0,99 0,99 34 0,57 0,67 0,99 0,99 35 0,55 0,68 0,99 0,99 36 0,54 0,65 0,99 0,99
Epoch Loss Validation Loss Accuracy Validation Accuracy 37 0,52 0,67 0,99 0,99 38 0,53 0,62 0,99 0,99 39 0,50 0,62 1,00 0,99 40 0,47 0,60 1,00 0,99 41 0,46 0,63 1,00 0,99 42 0,44 0,62 1,00 0,99 43 0,43 0,63 1,00 0,99 44 0,43 0,57 1,00 0,99 45 0,42 0,54 1,00 0,99 46 0,43 0,60 1,00 0,99 47 0,40 0,62 1,00 0,99 48 0,41 0,61 1,00 0,99 49 0,38 0,54 1,00 0,99 50 0,36 0,61 1,00 0,99 51 0,35 0,55 1,00 0,99 52 0,33 0,55 1,00 0,99 53 0,32 0,55 1,00 0,99 54 0,31 0,56 1,00 0,99 55 0,31 0,55 1,00 0,99
Gambar 5. Grafik loss dan accuracy
Gambar 6. Grafik validation loss dan validation accuracy
Saat proses training berjalan kemudian learning time berhenti pada saat epoch ke-55 dengan hasil loss 0.307 dan accuracy 0.997 sedangkan validation loss 0.554 dan validation accuracy 0.989. Proses training berhenti di epoch ke-55 dikarenakan tidak ada lagi penurunan validation loss pada saat proses berjalan dan kemudian akan otomatis berhenti sesuai dengan paramater early stopping sebanyak 10 epoch dapat dilihat pada Tabel 2 untuk validation loss pada saat saat training untuk tiap epoch.
Pada gambar 5 terlihat untuk visualisasi grafik pada loss terlihat ada penurunan yang baik dalam proses training pada tiap epoch dengan loss akhir yang didapatkan sebesar 0.307 dan untuk accuracy terus meningkat hingga 0.997. Kemudian pada gambar  6 terlihat visualisasi grafik pada validation loss terjadi nilai yang naik dan turun pada proses training hingga dari pada akhirnya tidak lagi terjadi penurunan nilai sebanyak 10 epoch dan berhenti dengan nilai validation loss sebesar 0.554. Sedangkan validation accuracy terlihat  naik  dan  turun  yang  drastis  saat  proses training berjalan  hingga  pada  akhirnya  nilai akhir  dari validation accuracy sebesar 0.989.
Setelah  proses  segmentasi  menggunakan  metode U-Net dilakukan,  tahap  selanjutnya  adalah mengevaluasi  setiap  metode  menggunakan accuracy , sensitifity ,  dan specifity .  Perlu  diketahui  untuk accuracy adalah  ada  berapa  banyak  yang  berhasil  benar  diprediksi hard  exudate dan  yang  tidak  benar diprediksi hard  exudate dari  keseluruhan  citra  fundus  retina.  Untuk sensitifity adalah  dari  semua  citra fundus retina yang memiliki hard exudate , berapa banyak yang benar diprediksi hard exudate . Kemudian untuk specificity adalah  berapa  banyak  citra  fundus  retina  yang  benar  di  prediksi  tidak  memiliki hard exudate di  bandingkan  dengan  keseluruhan  citra  fundus  retina  yang  sebenarnya  tidak  memiliki hard exudate . Maka kenapa nilai dari sensitifity lebih kecil dibandingkan dengan accuracy, dan specificity karena banyaknya yang di prediksi benar hard exudate dari seluruh citra yang sebenarnya memiliki hard exudate masih sedikit.
Hasil untuk accuracy adalah 0.993, sensitifity 0.454, dan specifity 0.997. Hasil yang diperoleh setelah pengujian  dari  13  citra testing  set diperoleh  hasil  yang  dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Dari  segi  visual, ditemukan  hasil  yang  cukup  baik  dalam  mensegmentasi hard  exudate yang  dibandingkan  dengan groundtruth . Akan tetapi hanya ada beberapa hasil segmentasi hard exudate yang kurang atau bahkan tidak terdeteksi dengan baik. Skor metrik yang didapatkan setelah dilakukan tahapan evaluation model yaitu: accuracy 0.993 sensitifity 0.454, dan specifity 0.997.
IDRiD_69.png

## IDRiD_71.png
IDRiD_72.png
Gambar 7. Contoh hasil output segmentasi menggunakan metode U-Net . Gambar di sebelah kiri adalah citra input, gambar di tengah adalah citra groundtruth , dan gambar di sebelah kanan adalah citra yang dihasilkan dari prediksi U-Net (Hasil prediksi memiliki dimensi citra yang berbeda karena selama proses training dan evaluasi citra retina diubah menjadi 256 x 256 pixel)

## 4. SIMPULAN DAN SARAN
Dalam  penelitian  ini,  penulis  mengusulkan  metode deep  learning menggunakan U-Net untuk mensegmentasi hard exudate pada citra fundus retina. Metode yang kami usulkan menggunakan total  81 citra fundus retina RGB di mana 54 citra training set untuk proses training , 14 citra validation set untuk proses validation , dan 13 citra testing set untuk proses testing . Kemudian proses training otomatis berhenti pada epoch ke-55 karena tidak ada lagi peningkatan validation loss selama proses training berjalan. Hasil training memperoleh untuk loss 0.307, accuracy 0.997, validation loss 0.554, dan validation accuracy 0.989. Setelah  proses training selesai  dan  memperoleh training  model ,  segmentasi  hasil training  model dibandingkan dengan groundtruth kemudian dievaluasi diperoleh untuk accuracy 0.993, sensitifity 0.454, dan specifity 0.997. Dari hasil tersebut, metode yang diusulkan sudah cukup baik dalam segmentasi hard exudate jika dilihat dari skor accuracy dan specifity yang mendapatkan skor yang tinggi. Akan tetapi, dari segi visual ada beberapa citra yang kurang baik dalam mensegmentasi hard exudate sehingga mendapatkan skor yang kecil di sensitifity .
Dalam studi berikutnya, penulis melihat mungkin masih ada tahapan yang perlu ditingkatkan atau ditambahkan,  misalnya pre-processing dataset  terlebih  dahulu  sebelum  segmentasi  dengan U-Net atau memerlukan  untuk  mengacak  atau  menggunakan  metode folding untuk  membagi  dari  81  total dataset . Sehingga, memungkinkan untuk menghasilkan kinerja yang lebih baik

## Daftar Pustaka
Joshua, A. O., Nelwamondo, F. V., & Mabuza-Hocquet, G. (2020). Blood Vessel Segmentation from Fundus Images Using Modified U-net Convolutional Neural Network. Journal of Image and Graphics , 8 (1), 21 – 25. https://doi.org/10.18178/joig.8.1.21-25
Long, S., Huang, X., Chen, Z., Pardhan, S., Zheng, D., & Scalzo, F. (2019). Automatic detection of hard exudates in color retinal images using dynamic threshold and SVM classification: Algorithm development and evaluation. BioMed Research International , 2019 . https://doi.org/10.1155/2019/3926930 Mane,  V.  M.,  &  Jadhav,  D.  V.  (2014).  Progress  towards  automated  early  stage  detection  of  diabetic retinopathy:  Image  analysis  systems  and  potential. Journal  of  Medical  and  Biological  Engineering , 34 (6), 520 – 527. https://doi.org/10.5405/jmbe.2060
Nugroho, H. A., Oktoeberza, K. Z. W., Adji, T. B., & Sasongko, M. B. (2015). Segmentation of exudates based on  high  pass  filtering  in retinal  fundus  images. Proceedings  -  2015  7th  International  Conference  on Information  Technology  and  Electrical  Engineering:  Envisioning  the  Trend  of  Computer,  Information and Engineering, ICITEE 2015 , 436 – 441. https://doi.org/10.1109/ICITEED.2015.7408986
Nugroho, H. A., Oktoeberza, K. Z. W., Ardiyanto, I.,  Buana,  R. L. B., & Sasongko, M. B. (2017). Automated segmentation of hard exudates based on matched filtering. Proceeding - 2016 International Seminar
on Sensors, Instrumentation, Measurement and Metrology, ISSIMM 2016 , 84 – 87. https://doi.org/10.1109/ISSIMM.2016.7803728
Porwal, P., Pachade, S., Kamble, R., Kokare, M., Deshmukh, G., Sahasrabuddhe, V., & Meriaudeau, F. (2018). Indian  diabetic  retinopathy  image  dataset  (IDRiD):  A  database  for  diabetic  retinopathy  screening research. Data , 3 (3), 1 – 8. https://doi.org/10.3390/data3030025
Prastyo, P. H., Sumi, A. S., & Nuraini, A. (2020). Optic Cup Segmentation using U-Net Architecture on Retinal Fundus Image. JITCE (Journal of Information Technology and Computer Engineering) , 4 (02), 105 – 109. https://doi.org/10.25077/jitce.4.02.105-109.2020
Salyasari, N. D., Tjandrasa, H., & Wijaya, A. Y. (2016). Implementasi segmentasi hard exudates pada diabetic retinopathy untuk citra fundus retina . (February), 1 – 7.
Siddique, N., Paheding, S., Elkin, C. P., & Devabhaktuni, V. (2021). U-net and its variants for medical image segmentation:  A  review  of  theory  and  applications. IEEE  Access ,  82031 – 82057. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3086020
Yin, X. X., Sun, L., Fu, Y., Lu, R., & Zhang, Y. (2022). U-Net-Based Medical Image Segmentation. Journal of Healthcare Engineering , 2022 . https://doi.org/10.1155/2022/4189781