## CONVOLUTION NEURAL NETWORK DENGAN

## DESAIN JARINGAN RESNET SEBAGAI METODE KLASIFIKASI TUMOR KULIT

## CONVOLUTION NEURAL NETWORK USING RESNET NETWORK DESIGN AS SKIN TUMOR CLASSIFICATION METHOD
Bagus Mitra Sujatmiko 1) , Erni Yudaningtyas 2) , Panca Mudji Raharjo 3)
1,2,3 Prodi Magister Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya Malang Jl. Veteran, Ketawanggede, Kec. Lowokwaru, Malang E-mail: 1* bagusmitrasujatmiko@gmail.com , 2 erni@ub.ac.id , 3 panca@ub.ac.id

## ABSTRAK
Tumor kulit merupakan suatu abnormalitas yang terjadi pada kulit. Tumor tersebut dapat bersifat jinak  (benigna)  atau  ganas  (maligna).  Sampai  saat  ini  para  ahli  melakukan  diagnosis  tumor  kulit dengan  metode  biopsi  dengan  mengambil  sampel  potongan  kecil  pada  jaringan  kulit  dan selanjutnya  diperiksa  sel  -  sel  nya  di  laboratorium.  Metode  tersebut  merupakan  suatu  metode invasif yang memerlukan waktu lama. Pada penelitian ini akan dilakukan identifikasi tumor kulit menggunakan  CNN  dengan  desain  jaringan  ResNet  untuk  membantu  diagnosis.  Metode  ini merupakan pengembangan dari Multilayer Perceptron (MLP) yang dibuat sedemikian rupa untuk mengolah  data  dua  dimensi.  Desain  arsitektur  menggunakan  ResNet  untuk  mencegah  sistem kehilangan banyak informasi selama training dilakukan. Hasil yang didapatkan pada penelitian ini dalam  penggunaan  variasi  model  arsitektur  yaitu  ResNet-18,  ResNet-50  dan  ResNet-101  yaitu waktu  yang  diperlukan  untuk  melakukan training terhadap  3  jenis  kulit  menggunakan  desain arsitektur jaringan ResNet lebih lama jika dibandingkan training terhadap 2 jenis kulit. Penelitian ini menggunakan 1440 data training untuk citra benigna, 1197 citra maligna, dan 797 citra normal. Hasil akurasi  yang dihasilkan saat klasifikasi 3 jenis kulit  berkisar antara 92,60% sampai dengan 92,90% sedangkan untuk 2 jenis kulit berkisar antara 88,03% sampai dengan 89,39%.
Kata kunci: CNN, Klasifikasi, Tumor Kulit Benigna, Tumor Kulit Maligna, ResNet.

## ABSTRACT
A  skin  tumor  is  an  abnormality  that  occurs  in  the  skin.  These  tumors  can  be  benign  (benign)  or malignant (malignant). Until now, experts diagnose skin tumors with the biopsy method by taking small  pieces  of  skin  tissue  and  then  examining  the  cells  in  the  laboratory.  This  method  is  an invasive method that requires a long time. In this study, skin tumor identification will be carried out using CNN with a Resnet network design to help diagnostic. This method is a development of the Multilayer Perceptron (MLP) which is made in such a way to process two-dimensional data. The architectural design uses ResNet to prevent the system from losing a lot of information during training. The results obtained in this study using a variety of architectural models, namely ResNet- 18,  ResNet-50  and  ResNet-101,  namely  the  time  required  to  train  3  skin  types  using  the  ResNet network architecture design is longer than training for 2 skin types. This study uses 1440 training data  for  benign  images,  1197  malignant  images,  and  797  normal  images.  The  accuracy  results obtained  when  classifying  3  skin  types  ranged  from  92.60%  to  92.90%  while  for  2  skin  types  it ranged from 88.03% to 89.39%.
Keywords: CNN, Classification, Benign Skin Tumor, Malignant Skin Tumor, ResNet.

## PENDAHULUAN
Tumor merupakan suatu pembengkakan. Tumor menandakan peradangan yang diikuti dengan multiplikasi sel - sel yang tidak terkontrol dan  progresif [1] .  Tumor  dipicu  oleh berbagai faktor penyebab yang menyebabkan  sel  normal  mengalami pertambahan  jumlah  dan  ukuran  yang tidak  terkendali [2] .  Tumor  kulit  terdiri dari  tumor  jinak  (benigna)  dan  tumor ganas (maligna). Tumor jinak merupakan tumor yang berdiferensiasi normal (matang),  pertumbuhannya  lambat  dan ekspansif  serta  seringkali  berkapsul. Tumor ganas (maligna) ialah tumor yang bersifat infiltratif sampai merusak jaringan  disekitarnya  serta  bermetastasis melalui  pembuluh  darah  dan  atau pembuluh  getah  bening.  Tumor  jinak dapat mendesak jaringan organ sekitarnya, namun biasanya tidak berinfiltrasi merusak jaringan disekitarnya,  sehingga  bahayanya  relatif kecil [2] . Penderita tumor jinak kulit terkadang  kurang  tanggap  melakukan pengobatan.  Semakin  cepat  penyakit tumor  jinak  diterapi  hasil  yang  didapat akan  lebih  optimal.  Jumlah  penderita tumor  semakin  meningkat  beberapa tahun  belakangan  ini [3] .  Indonesia termasuk  negara  tropis  sehingga  paparan sinar  matahari  sangat  tinggi  terlebih  lagi sebagian besar masyarakat banyak melakukan  aktivitas  yang  langsung terpajan  sinar  matahari,  sehingga  sangat mempengaruhi  proses  terjadinya  tumor kulit [4] . Menurut WHO, 70.230 orang di dunia  meninggal  akibat  kanker  kulit.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wijaya,
menunjukkan bahwa terdapat 482
(16,37%)  pasien  tumor  kulit  jinak  di antara 2.945 pasien baru [3] . Tumor kulit jinak lebih sering terjadi pada perempuan dengan kelompok usia tertinggi adalah 15
– 44 tahun [5] .
Sampai  saat  ini  para  ahli  masih melakukan  diagnosis  tumor  kulit  dengan metode biopsi dengan mengambil sampel potongan  kecil  pada  jaringan  kulit  dan selanjutnya  diperiksa  sel  -  sel  nya  di
laboratorium. Metode tersebut merupakan tindakan invasif yang
memerlukan biaya mahal dan waktu lama sehingga  perlu  adanya  alternatif  dalam mendiagnosis  tumor  kulit  yang  berbasis komputer.  Diagnosis  tumor  kulit  dengan pengolahan  citra  merupakan  salah  satu metode  diagnosis  yang  cepat  dan  akurat. Beberapa  peneliti  telah  melakukan  riset mengenai penggunaan citra dalam diagnosis  tumor  kulit  dengan  berbagai jenis estraksi fitur dan metode klasifikasi. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam klasifikasi tumor pada kulit adalah Convolutional  Neural  Network (CNN). CNN  termasuk  dalam  jenis Deep  Neural Network karena kedalaman jaringan yang tinggi  dan  banyak  diaplikasikan  pada data  citra.  Metode  ini  merupakan pengembangan dari Multilayer Perceptron (MLP) yang dibuat sedemikian  rupa  untuk  mengolah  data dua  dimensi.  Arsitektur  jaringan  pada
CNN  terdiri  dari input ,  proses  ekstraksi fitur,  proses  klasifikasi,  dan  output. Proses  ekstraksi  dalam  CNN  terdiri  dari beberapa lapisan tersembunyi atau hidden  layer ,  yaitu  lapisan  konvolusi, fungsi  aktivasi  (ReLU),  dan  pooling. CNN  bekerja  secara  hierarki  sehingga output pada  lapisan  konvolusi  pertama digunakan  sebagai input pada  lapisan konvolusi selanjutnya. Pada proses klasifikasi  terdiri  dari fully  -  connected dan  fungsi  aktivasi  (softmax)  dengan output berupa hasil klasifikasi [6] . Metode  CNN  merupakan  suatu jaringan  saraf  tiruan.  Desain  dasar metode  ini  berdasarkan convolution dengan  piksel  yang  berketetanggaan memiliki pengaruh terhadap keluarannya. Setiap  fitur  atau  setiap  neuron  pada metode ini berbentuk dua dimensi. Selain itu,  metode  ini  merupakan  metode  yang berkesinambungan  yang  artinya  keluaran hasil  dari convolution pertama  akan dijadikan  masukan  untuk convolution yang  selanjutnya.  Kelebihan  dari  CNN yaitu  dapat  digunakan  untuk  data  yang berjumlah  besar,  dapat membentuk model  untuk  banyaknya  lapisan  layer yang digunakan, dan merupakan
supervised  learning artinya  analisis
dilakukan  dengan  melatih  data training sehingga  hasil  yang  didapatkan  untuk klasifikasi  akan  semakin  akurat [7] . Penelitian untuk mendeteksi kanker  kulit pernah  dilakukan  oleh  Faruk  pada  tahun 2020  dengan  judul  Klasifikasi  Kanker Kulit  Berdasarkan  Fitur  Tekstur  Fitur Warna  Citra  Menggunakan  SVM  dan KNN [8] .  Hasil  akurasi  yang  didapat yaitu 70.61% untuk klasifikasi menggunakan  k-NN  dan  69.85%  dengan SVM. Berbeda dengan penelitian sebelumnya, pada penelitian ini menggunakan  CNN  dengan  ResNet sebagai  model  arsitekturnya.  ResNet akan  mencegah  sistem  dari  kehilangan banyak informasi selama training dilakukan.  Berdasarkan  pertimbangan  di atas  diharapkan  metode  CNN  dengan menggunakan  ResNet  dapat  memberikan hasil  akurasi  yang  lebih  baik  dalam mengklasifikasi citra tumor kulit dibandingkan dengan penelitian sebelumnya.

## METODE
Prosedur untuk menjawab permasalahan penelitian adalah sebagaimana  dijabarkan  dalam  gambar berikut. Perancangan sistem pada penelitian  ini  ditunjukkan  pada  Gambar 1.
Gambar 1. Blok Diagram Sistem Klasifikasi
Tumor Kulit
Prosedur penelitian dijelaskan sebagai berikut: A.

## Original Image
Data  masukan  berupa  citra  digital RGB  dengan  ukuran  224  x  224  piksel berupa  citra  kulit  benigna  dan  kulit maligna. Kulit normal berupa citra digital RGB dengan ukuran 1200 x 1600 piksel. Gambar  berasal  dari  ISIC  ( International Skin  Imaging  Collaboration )  dan  foto pribadi.
B.

## ImagePre - Processing
Data masukan kulit normal berupa citra  digital  RGB  dengan  ukuran  1200  x 1600  piksel  dikonversikan  kedalam ukuran 224 x 224 piksel untuk
menyamakan  ukuran  data  citra  kulit benigna  dan  maligna.  Pembagian  data masukan dibagi menjadi dua bagian yaitu data training sejumlah  80%  dan  data validasi  sejumlah  20%  dari  total  data masukan. C. Arsitektur  desain  CNN  dengan menggunakan ResNet ResNet  adalah  kepanjangan  dari Residual  Network [9] .  Arsitektur  desain CNN  ini  diusulkan  oleh  He,  dkk [10] . Pada  tahun  2015  arstitektur  ini  muncul untuk  mengatasi  permasalahan  pada pelatihan deep  learning yang  memakan waktu yang cukup lama dan terbatas pada jumlah  lapisan  tertentu [11] .  Ciri  khas pada arsitektur  ini  dengan  menerapkan skip connection atau shortcut. Fungsi  dari skip  connection atau shortcut tersebut  adalah  agar  pelatihan tidak  jenuh  dan  menghindari  kesalahan yang  cukup  tinggi. Skip  connection atau shortcut pada  desain jaringan  terdapat  di lapisan  identitas  atau identity  block ResNet  yang  dapat  ditunjukkan  pada
Gambar 2.
Gambar 2. Identity Block ResNet
ResNet  memiliki  berbagai  jenis arsitektur  yang  dibedakan  berdasarkan jumlah  layer  yang  digunakan.  Jumlah layer  yang  digunakan  dalam  arsitektur ResNet  yaitu  mulai  dari  18  layer,  34 layer,  50  layer,  101  layer  dan  152  layer [5] .  Dua  lapisan  awal  dari  arsitektur ResNet      menyerupai  GoogleNet  dengan melakukan convolution 7  ×  7  dan  max pooling berukuran 3 × 3. Kelebihan model ResNet dibandingkan  dengan  model  arsitektur CNN yang lain adalah kinerja dari model ini  tidak  menurun  walaupun  arsitektur nya semakin dalam. Selain itu,
perhitungan  komputasi  yang  dilakukan lebih  ringan  dan  kemampuan  untuk melatih jaringan yang lebih baik [12] . Pada  penelitian  ini  ResNet  yang digunakan  adalah  ResNet-8,  ResNet-50 dan  ResNet-101.  Berikut  adalah  ilustrasi proses  metode  CNN  dengan  ResNet-50. Proses  arsitektur  ResNet-50  ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Blok Diagram Model ResNet-50
Proses  secara  detail  dijelaskan sebagai berikut :
1. Data citra kulit berukuran 224 x 224 piksel sebagai data masukan.
2. Data  masukan  diproses  dengan menambahkan zero padding berukuran 3 [13] .
Tahap 1
1. Melakukan  operasi convolutional dengan  filter  7  x  7  dengan  64
channel dengan stride = 2.
2. Melakukan  operasi  fungsi batch normalization . 3. Menambahkan fungsi aktivasi menggunakan ReLu. 4. Melakukan operasi fungsi maxpooling. 5. 3 x 3 dengan stride = 2.
6. Output dari  proses  tahapan  ini menghasilkan  ukuran  citra  112  x 112 piksel.

## Tahap 2
1. Melakukan  operasi identity  block dengan filter 1 x 1, 3 x 3 dan 1 x 1 dengan channel 64, 64 dan 256 serta stride = 1 yang dilakukan perulangan sebanyak 2 kali. 2. Output dari  proses  tahapan  ini menghasilkan  ukuran  citra  56  x  56 piksel.

## Tahap 3
1. Melakukan  operasi convolusi  block dengan filter 1 x 1, 3 x 3 dan 1 x 1 dengan channel 128, 128 dan 512. 2. Melakukan  operasi identity  block dengan filter 1 x 1, 3 x 3 dan 1 x 1 dengan  channel  128,  128  dan  512 yang dilakukan perulangan sebanyak 3 kali. 3. Output dari  proses  tahapan  ini menghasilkan  ukuran  citra  28  x  28 piksel.

## Tahap 4
1. Melakukan  operasi convolusi  block dengan filter 1 x 1, 3 x 3 dan 1 x 1 dengan channel 256,  256  dan 10248. 2. Melakukan  operasi identity  block dengan filter 1 x 1, 3 x 3 dan 1 x 1 dengan channel 256,  256  dan  1024 yang dilakukan perulangan
sebanyak 5 kali.
3. Output dari  proses  tahapan  ini
menghasilkan  ukuran  citra  14  x  14 piksel.

## Tahap 5
1. Melakukan operasi convolution block dengan filter 1 x 1, 3 x 3 dan 1 x 1 dengan channel 512, 512 dan 2048. 2. Melakukan  operasi identity  block dengan filter 1 x 1, 3 x 3 dan 1 x 1 dengan  channel  512,  512  dan  2048 yang dilakukan perulangan sebanyak 2 kali. 3. Output dari  proses  tahapan  ini menghasilkan  ukuran  citra  7  x  7 piksel.
Setelah  proses  ekstraksi  fitur selesai,  kemudian  hasil output convolusi tersebut diproses dengan operasi average pooling [14] .  Selanjutnya  melakukan proses flatten sehingga  mendapatkan output  array satu  dimensi. Output dari operasi flatten akan diproses
menggunakan fully  connected  layer dan dihasilkan  hasil  akhir.  Perbedaan  hasil akhir  dengan  hasil  yang  diinginkan  ini akan  membuat  perubahan  pada  setiap bobot  pada  jaringan neural  network dengan algoritma backpropagation . Setelah  mendapatkan  bobot  dengan perubahan  hasil  akhir  yang  kecil,  maka selanjutnya  dilakukan  proses  klasifikasi dengan metode softmax. Hasil dari proses klasifikasi  akan  dihasilkan  berupa  kelas data.
D. Pengujian Data Testing
Hasil  dari  arsitek  design  CNN berupa network /jaringan,  jaringan  ini digunakan  untuk  menguji image data testing [15] . Dalam pengujian ini data uji maligna  berjumlah  360  gambar  citra dengan ukuran 224 x 224 piksel. Data uji benigna  berjumlah  300  gambar  citra dengan ukuran 224 x 224 piksel. Data uji normal  berjumlah  331  gambar  citra dengan ukuran 224 x 224 piksel. E. Pengujian
Setelah  semua  proses  dilakukan,
maka  untuk  mengetahui  sejauh  mana performanya  perlu  dilakukan  pengujian.
Pengujian
dilakukan menggunakan
metode  ROC  untuk  mendapatkan  nilai sensitivity,  specificity,  accuracy data  dan menggambarkan grafik kurva ROC.
Hasil  pengujian  ini  dari  masing masing  metode  klasifikasi  nantinya  akan dibandingkan.
100%                 (1)
100%                  (2)
100%         (3)
Keterangan: TP ( True Positive ) = Jumlah tumor maligna  dan  beigna  yang  terdeteksi tumor maligna dan benigna.
TN ( True Negative ) = Jumlah kulit normal yang terdeteksinormal FP  ( False  Positive )  =  Jumlah tumor maligna dan benigna yang terdeteksi kulit normal.
FN  ( False  Negative )  =  Jumlah kulit  normal  yang  terdeteksi  tumor maligna dan benigna.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Preprocessing Citra Pada  tahap preprocessing ukuran piksel  yang  berbeda  –  beda  pada  setiap citra  akan  disamakan  satu  sama  lain. Proses ini berlaku baik pada data training maupun  data  testing.  Penelitian  ini menggunakan  dua  sumber  data  berbeda yaitu dari ISIC dan dari data pribadi. Dua sumber  tersebut  memiliki  resolusi  yang berbeda.  Citra  yang  berasal  dari  data pribadi  memiliki  resolusi  sebesar  1200 x 1600  piksel  sedangkan  citra  yang bersumber  dari  ISIC  memiliki  resolusi 224  x  224  piksel.  Ukuran  dimensi  citra yang  digunakan  dalam  penelitian  ini harus  diseragamkan  menjadi  224  x  224 piksel.  Resolusi  citra  yang  berasal  dari data  pribadi  akan  disesuaikan  dengan resolusi citra yang berasal dari data ISIC sehingga keseluruhan citra akan memiliki resolusi  224  x  224  piksel.  Gambar  4,  5, dan  6  menunjukkan  kulit  benigna, maligna, dan normal.
Gambar 4. Maligna
Gambar 5. Normal
Ukuran  dimensi  masukan  ini  juga dilakukan  secara  seragam  agar  semua dimensi sama untuk memudahkan proses operasi convolusi ,  ReLu,  dan  pooling. Penyeragaman ukuran dimensi dilakukan agar  input  citra  tidak  memiliki  dimensi yang  berbeda  -  beda.  Pengoperasian serangkaian  operasi  konvolusi,  ReLu, dan  pooling  dengan  input yang  memiliki dimensi  piksel  yang  berbeda  akan menghasilkan  hasil  parameter  yang berbeda-beda  sebagai  hasil output dari Feature  ekstraction  Network yang  akan digunakan sebagai input Clasiffier Network . Hal tersebut menjadikan parameter  satu  citra  dengan  citra  yang lain  berbeda  sehingga  tidak  dapat dilakukan  proses  deep  learning  sebagai satu  kesatuan  sistem  atau  terbentuknya jaringan yang diharapkan.
Penelitian  ini  menggunakan  total keseluruhan  4425  data  citra  yang  terbagi menjadi  dua  kelompok  besar  yaitu
kelompok  data training dan  kelompok data testing .  Masing  -  masing  kelompok dikategorikan  menjadi  tiga  klasifikasi yaitu benigna, maligna, dan normal. Pada kelompok  data training terdapat  1440 data  citra  benigna,  1197  data  citra maligna, dan 797 data citra normal. Pada kelompok  data testing terdapat  360  data citra benigna, 300 data citra maligna, dan 331 data citra normal. B. Pembuatan  Model Convolutional neutral Network Model convolusi yang  digunakan yaitu  tipe  model  jaringan pre-trained . Model  jaringan  ini  telah  terdapat  di Matlab  namun  dilakukan  penggantian pada  3  layer  terakhir.  Layer  tersebut diganti  dengan  sesuai  dengan output kategori  sesuai  penelitian.  Jaringan pre- trained yang  digunakan  pada  penelitian ini  adalah  desain  arsitektur  ResNet-18, ResNet50,  dan  ResNet-101.  Ketiga arsitektur  tersebut  memiliki  perbedaan kedalaman  jaringan  dimana  ResNet-18 memiliki  kedalaman  71  layer,  sementara ResNet-50  memiliki  kedalaman  177 layer, dan ResNet-101 memiliki kedalaman 347 layer. Gambar 7 hingga 9 menunjukkan  model  jaringan  ResNet yang masing-masing berurutan menunjukkan arsitektur jaringan ResNet- 18, ResNet-50 dan ResNet-101.
Gambar 6. Desain Arsitektur ResNet-18
ResNet-18  terdiri  dari  71  layer yang diawali input_1 hingga new_classoutput  yang  ditunjukkan  pada Gambar 6.
Gambar 7. Desain Arsitektur ResNet-50.
ResNet-50  terdiri  dari  177  layer yang  diawali input _1  hingga new  class output yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 8. Desain Arsitektur ResNet-101.
ResNet-101  terdiri  dari  347  layer yang
diawali input_1 hingga new_classoutput yang  ditunjukkan  pada Gambar 8.
Setelah  arsitektur  model  disusun, kemudian  dilakukan  persiapan  proses pelatihan
terhadap model yang
digunakan.  Proses  pelatihan  terhadap model  ini  dipersiapkan  untuk  mengikuti parameter  pelatihan  yang  ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Parameter No Parameter Nilai 1 Optimizer Adam 2 loss Function Crossentrophy
No Parameter Nilai 3 Train split 80 % 4 Validation split 20% 5 Epoch 10 6 Mini Batch 20 7 Learning Rate 0,0001 Tabel  1  menunjukkan  parameter yang digunakan pada proses pelatihan. C. Pelatihan dan Hasil Model Arsitektur  ResNet-18,  ResNet-50 dan ResNet 101 Dengan Dua Jenis Kulit. Gambar 9, 10, dan 11 menunjukkan  grafik  akurasi  dan error pada training ResNet-18,  50,  dan  101 dengan 2 jenis kulit.
Gambar 9. Grafik Akurasi dan Error Training ResNet-18
Gambar 10. Grafik Akurasi dan Error
Training ResNet-50
Gambar 11. Grafik Akurasi dan Error Training ResNet-101
Tabel 2. Hasil Training Jaringan Variasi Desain Jaringan ResNet untuk 2 Jenis Kulit. Waktu (detik) Error Accurac y ResNet-18 13.164 0,0068 100 % ResNet-50 33.599 0,1065 95%. ResNet-101 57.891 0,0359 100%. Pada tabel 2 ditunjukkan hasil dari training  variasi  desain  jaringan  ResNet untuk kulit benigna dan maligna. Pengujian ResNet-18 untuk mengklasifikasi  2  jenis  kulit  yaitu benigna  dan  maligna  didapatkan  akurasi validasi data training dengan nilai 86,5 % dengan loss validasi  terakhir  0,0068. Progress  training dengan  menggunakan ResNet-18  menghabiskan  waktu  219 menit  24  detik.  Nilai  akurasi  yang didapatkan menggunakan ResNet-18 untuk  menguji  data  testing  adalah 88,03% dengan nilai sensitifitas 86,12 % dan  nilai  spesifikasi  90,77  %. Elapsed time menggunakan  jaringan  ini  yaitu 0,41689 detik dalam 1 proses pengolahan 1 buah citra. Pengujian ResNet-50 untuk
mengklasifikasi  2  jenis  kulit  yaitu benigna  dan  maligna  didapatkan  akurasi validasi data training nilai 88,4 % dengan loss validasi  terakhir  0,1064. Progress training dengan menggunakan ResNet-50 menghabiskan waktu 559 menit 59 detik. Nilai akurasi yang
didapatkan menggunakan  ResNet-50  untuk  menguji data  testing  adalah  88,4848  %  dengan nilai  sensitifitas  92,51%,  dan  nilai spesifikasi 84,35%. Elapsed time menggunakan  jaringan  ini  yaitu  0,7429 detik  dalam  1  proses  pengolahan  1  buah citra. Pengujian ResNet-101
untuk mengklasifikasi  2  jenis  kulit  yaitu benigna  dan  maligna  didapatkan  akurasi validasi data training nilai 87,1 % dengan loss validasi  terakhir  0,0358. Progress training dengan  menggunakan  ResNet- 101  menghabiskan  waktu  964  menit  51 detik.  Nilai  akurasi  yang  didapatkan menggunakan ResNet-101 untuk menguji data testing adalah  89,3939  %  dengan nilai  sensitifitas  95,03  %  dan  nilai spesifikasi  86,58  %. Elapsed  time menggunakan  jaringan  ini  yaitu  1.364
detik  dalam  1  proses  pengolahan  1  buah citra.  Hasil  menggunakan  ketiga  desain jaringan  dalam  menggunakan  dua  jenis kulit terangkum dalam tabel 3.
Tabel 3. Hasil menggunakan variasi ResNet- dua
jenis kulit. Akur si data valida si Akuras i Data testing Sensitfi tas Specif i tas Elape d Time (detik) ResN et18
86,5 88,03 86,12 90,77 0,42 ResN et50
88,4 88,48 92,51 84,35 0,74 ResN et101 87,1 89,39 95,03 86,58 1,36
Pada tabel 3 ditunjukkan hasil dari training  variasi  desain  jaringan  ResNet untuk kulit benigna dan maligna. D.
Hasil  Pelatihan  Model  Arsitektur ReNet-18, ResNet-50, dan ResNet- 101 dengan tiga jenis kulit. Gambar 12, 13, dan 14 menunjukkan  grafik  akurasi  dan error
pada training ResNet  18,  50,  dan  101 dengan tiga jenis kulit.
Gambar 12. Grafik Akurasi dan Error
Training ResNet-18
Gambar 13. Grafik Akurasi dan Error Training ResNet-50
Tabel 4. Hasil Training Jaringan Variasi Desain Jaringan ResNet untuk 3 Jenis Kulit.
Waktu (detik) Error Accuracy ResNet-18 20.192 0,0006 100 % ResNet-50 39.945 0,0534 95%. ResNet-101 69.616 0,0002 100%.
Pada tabel 4 ditunjukkan hasil dari training variasi  desain  jaringan  ResNet untuk  kulit  benigna,  maligna,  dan normal. Pengujian ResNet-18 untuk mengklasifikasi  3  jenis  kulit  yaitu benigna,  maligna  dan  normal  didapatkan akurasi validasi data training dengan nilai
91,8%  dengan loss validasi  terakhir 0,0006. Progress training dengan menggunakan  ResNet-18  menghabiskan waktu  20.192  detik.  Nilai  akurasi  yang didapatkan menggunakan ResNet-18 untuk menguji data testing adalah 92,9% dengan  nilai  sensitifitas  96,2%  dan  nilai spesifikasi 96,6%. Elapsed time menggunakan  jaringan  ini  yaitu  0.6006 detik  dalam  1  proses  pengolahan  1  buah citra. Pengujian ResNet-50 untuk mengklasifikasi  3  jenis  kulit  yaitu  yaitu benigna,  maligna  dan  normal  didapatkan akurasi validasi data training nilai 91.8%
dengan loss  training terakhir  0.0534. Progress training dengan  menggunakan
ResNet-50  menghabiskan  waktu  39.945 detik.  Nilai  akurasi  yang  didapatkan menggunakan  ResNet-50  untuk  menguji data testing adalah  92,8%  dengan  nilai sensitifitas  97%  dan  nilai  spesifitas 96,2%. Elapsed  time menggunakan
jaringan  ini  yaitu  0,753  detik  dalam  1 proses pengolahan 1 buah citra. Pengujian ResNet-101 untuk mengklasifikasi  3  jenis  kulit  yaitu benigna  dan  maligna  didapatkan  akurasi validasi data training nilai 87,1% dengan loss  validasi  terakhir  0,0002.  Progress training dengan  menggunakan  ResNet- 101  menghabiskan  waktu  69.616  detik. Nilai akurasi yang didapatkan menggunakan ResNet-101 untuk menguji data testing adalah  89.3939%  dengan nilai sensitifitas 97,7% dan nilai spesifikasi 95%. Elapsed time menggunakan  jaringan  ini  yaitu  1.4306 detik  dalam  1  proses  pengolahan  1  buah citra.  Hasil  menggunakan  ketiga  desain jaringan  dalam  menggunakan  tiga  jenis kulit terangkum dalam tabel 6.
Tabel 5. Hasil Variasi ResNet 3 Jenis Kulit
Time (detik) training akura si Sensitifita s speci fit as Elapse d Time (detik) Res Net 18 20.192 92,90 96,2 06, 6 0,60 Res Net 50 39.945 92,80 97 96. 2 0,75 Res Net 101 69.616 92,60 97,7 95 1,43
Tabel  5  menunjukkan  hasil  variasi dari  ResNet-18,  ResNet-50,  dan  ResNet- 101 dalam mengklasifikasikan jenis kulit benigna, maligna, dan normal.

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan,  CNN  menunjukkan  nilai akurasi yang lebih baik dalam klasifikasi tumor  kulit  jika  dibandingkan  dengan metode  sebelumnya  yang  akurasinya belum mencapai 80%. Selain itu semakin dalam layer neuron yang digunakan maka hasil  akurasi  akan  semakin  baik.  Hasil akurasi  dengan  menggunakan  2  kelas  di dapatkan  akurasi  terbaik  menggunakan ResNet-10  dikarenakan  menggunakan layer  yang  dalam  dan  banyak.  Pada klasifiksi  3  kelas  akurasi  ketiganya memiliki  nilai  yang  hampir  sama  yaitu pada  kisaran  angka  92%.  Hal  tersebut
Gambar 14. Grafik Akurasi dan Error
Training ResNet-101
dikarenakan  hasil  akurasi  dari  kulit normal  sendiri  hampir  mendekati  100% sehingga  secara  kumulatif  ketiganya memiliki nilai yang sama.
Hasil klasifikasi tumor kulit dengan  menggunakan  CNN  dengan  2 varian desain arsitektur ResNet menghasilkan  akurasi  antara  88,03% sampai dengan 89,39% untuk
pengklasteran  menjadi  2  klaster  (tumor jinak  dan  tumor  ganas)  dengan  waktu training  antara  13.161  detik  sampai dengan  57.891  detik.  Pengklasteran menjadi  3  klaster  (tumor  jinak,  tumor ganas, dan normal) menghasilkan akurasi antara  92,6%  sampai  dengan  92,90% dengan  waktu training antara  20.192 detik  sampai  dengan  69.616  detik. Klasifikasi tumor kulit dengan menggunakan CNN dengan varian desain arsitektur  ResNet  dapat  mengklasifikasi tumor  kulit  jinak  (benigna),  ganas (maligna),  dan  kulit  normal  dengan akurasi lebih dari 90%.

## SARAN
Bagi  peneliti  selanjutnya  dapat dipertimbangkan untuk memperluas klasifikasi masing-masing tumor mengingat  masih  terdapat  beberapa subklasifikasi  pada  tumor  jinak  dan ganas. Bagi peneliti lain dapat ditambahkan integrated  device misalnya arduino atau raspberry pi untuk membantu diagnostik agar dapat mengklasifikasi tumor kulit agar semakin cepat dan minimal invasif.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Puji  syukur  kehadirat  Allah  SWT yang telah memberikan kesehatan, kekuatan, dan kelancaran selama penulisan penelitian ini. Nabi
Muhammad  SAW,  sebagai  Tuhan  yang telah  memberikan  tauladan  yang  ideal bagi  umatnya.  Kedua  orang  tua  yang selalu  memberika  doa,  kasih  sayang, dorongan,  dan  dukungan  moril  dan materilnya.  Kepada  pembimbing  saya yang  telah  membimbing  saya  dalam mengembangkan  jurnal  penelitian  saya, dan  kepada  semua  pihak  yang  telah
membantu  saya  dalam  menyelesaikan penelitian saya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dorland,  Kamus  Kedokteran Dorland, 29th ed. EGC, 2002. [2] Desen, Buku Ajar Onkologi Klinik.  Edisi  2.Jakarta :  Balai Penerbit FKUI; 2008.p.3. 5. Jakarta:  Balai  Penerbit  FKUI, 2008.
[3] A.  Djuanda,  Ilmu  Penyakit  Kulit dan Kelamin, 5th ed. Jakarta: Balai
PenerbitFKUI.
[4] R. S. Siregar, “Tumor jinak kulit,” Saripati  penyakit  kulit,  p.  269,
2014.
[5] G.  A.  Gefilem,  “Profil  Tumor
Jinak Kulit Di Poliklinik Kulit Dan
Kelamin  Rsup  Prof.  Dr.  R.  D Kandou  Manado  Periode  2009- 2011,”  e-CliniC,  vol.  1,  no.  1, 2013, doi: 10.35790/ecl.1.1.2013.3291.
[6] S.  R.  Suartika  E.  P,  I  Wayan, Wijaya  Arya  Yudhi,  “Klasifikasi Citra  Menggunakan  Convolutional Neural Network (Cnn) Pada Caltech  101,”  J.  Tek.  ITS,  vol.  5, no. 1, p. 76, 2016, [Online]. Available: http://repository.its.ac.id/48842/ [7] J.Kim,  O.Sangjun,  Y.Kim,  and  M. Lee, “Convolutional Neural Network with Biologically Inspired Retinal Structure,” Procedia Comput. Sci., vol. 88, pp. 145–154, 2016, doi: 10.1016/j.procs.2016.07.418.
[8] M. Faruk, P. Studi, T. Informatika,
F.  Teknik,  and  U.  I.  Lamongan,
“Telematika  Klasifikasi  Kanker
Kulit  Berdasarkan  Fitur  Tekstur,
Fitur  Warna  Citra  Menggunakan SVM  dan  KNN,”  Telematika,  vol. 13, no. 2, pp. 100–109, 2020.
[9] K.  He,  X.  Zhang,  S.  Ren,  and  J.
Sun,  “Deep  residual  learning  for image  recognition,”  Proc.  IEEE
Comput.  Soc.  Conf.  Comput.  Vis. Pattern  Recognit.,  vol.  2016- Decem,  pp.  770–778,  2016,  doi: 10.1109/CVPR.2016.90.
[10] A.L.Katole,  K.P.Yellapragada,  A
K.  Bedi,  S.  S.  Kalra,  and  M.  Siva Chaitanya,  “Hierarchical  Deep Learning  Architecture  for  10K Objects Classification,”
no.
December,  pp.  77–93,  2015,  doi: 10.5121/csit.2015.51408.
[11] B.  Zhang,  C.  Li,  and  N.  Lin,  9. Deep learning and neural networks. 2020. doi: 10.1515/9783110595567-010.
[12] S.  Albelwi  and  A.  Mahmood,  “A framework for designing the architectures of deep Convolutional  Neural  Networks,” Entropy,  vol.  19,  no.  6,  2017,  doi:
10.3390/e19060242.
[13] E.  N.  Arrofiqoh  and  H.  Harintaka,
“Implementasi  Metode Convolutional  Neural  Network Untuk  Klasifikasi  Tanaman  Pada Citra Resolusi Tinggi,” Geomatika,  vol.  24,  no.  2,  p.  61, 2018,  doi:  10.24895/jig.2018.24- 2.810.
[14] M.  B.  Bejiga,  A.  Zeggada,  A. Nouffidj,  and  F.  Melgani,  “A
convolutional neural network approach  for  assisting  avalanche search  and  rescue  operations  with UAV imagery,” Remote Sens., vol. 9, no. 2,
2017, doi: 10.3390/rs9020100.
[15] 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,” Procedia Comput.  Sci.,  vol.  179,  no.  2019, pp. 423–431, 2021, doi:
10.1016/j.procs.2021.01.025.