Vol. 11, No. 3, May 2021, pp. 55 – 59 P-ISSN: 2089 – 0256 , e-ISSN: 2598 – 3016

## KLASIFIKASI TUMOR OTAK MENGGUNAKAN CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK DENGAN ARSITEKTUR EFFICIENTNET-B3
Rachmad Andre R 1 , Baghas Wahyu P 2 , dan Rani Purbaningtyas 3 1,2,3 Program studi Teknik Informatika Universitas Bhayangkara Surabaya rachmadandre.me@gmail.com 1 ,baghaswahyu1@gmail.com 2 , raniubhara@gmail.com 3

## Abstrak
Tumor otak merupakan penyakit yang ditandai dengan pertumbuhan sel yang tidak normal  pada  jaringan  otak.  Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  dokter  dalam pendeteksian  tumor  otak  yaitu  pengamatan  langsung  dengan  diagnosis  secara manual  yang  memiliki  resiko  terjadinya  kesalahan.  Perkembangan  kecerdasan buatan  terhadap computer vision saat ini  sudah  diterapkan  dalam  klasifikasi citra pada  bidang  kesehatan.  Penelitian  ini  melakukan  klasifikasi  citra  tumor  otak menggunakan deep  learning, khususnya  metode Convolutional  Neural  Network (CNN) dengan  arsitektur EfficientNet-B3 serta  melakukan hyper-parameter optimization untuk membangun model terbaik yang diterapkan dalam bentuk sistem. Dataset yang  digunakan  berjumlah  2875  gambar  dengan  kelas glioma dan meningioma yang  diperoleh  dari  kaggle.  Pengujian  dilakukan  dengan  beberapa skenario dari learning rate serta kombinasi dari jumlah neuron pada dense layer . Hasil dari pengujian model dengan confusion matrix, mendapatkan akurasi tertinggi pada eksperimen dengan skenario learning rate 0.02 dan neuron pada dense layer berjumlah 256 yang menghasilkan akurasi mencapai 99.7% dan mendapatkan nilai F1-Score tertinggi mencapai 99.6%. Penerapan model terbaik yang dirancang dalam bentuk  sistem  berhasil  melakukan  prediksi  terhadap  jenis  tumor glioma, meningioma, dan pitutary .
Kata  Kunci: Klasifikasi, Deep  Learning , EfficientNet-B3 , Hyper-parameter Optimization , Convolutional Neural Network , Tumor Otak

## Abstract
A  brain  tumor  is  a  condition  in  which  abnormal  cell  growth  occurs  in  the  brain tissue. Direct observation with manual diagnosis utilizing MRI scans, which has a risk  of  inaccuracy,  is  one  method  doctors  can  use  to  diagnose  brain  cancers. Artificial  intelligence  in  computer  vision  has  now  been  applied  to  image classification  in  the  medical  field.  This  study  uses  deep  learning,  namely  the Convolutional Neural Network (CNN) approach using EfficientNet-B3 architecture, to classify brain tumor images and performs hyper-parameter optimization to create the  best  model  that  can  be  used  as  a  system.  The  dataset  utilized  was  2875 MRI pictures from kaggle that included healthy brain, glioma, meningioma, pituitary, and meningioma classes. The experiment was conducted using numerous learning rate scenarios  and  combinations  of  the  number  of  neurons  in  the  dense  layer.  The maximum accuracy in the experiment was achieved with a learning rate scenario of 0.02 and 256 neurons in the dense layer, resulting in an accuracy of 99.7% and the highest F1-Score value of 99.6%. The use of the best model, which was built as a system, was successful in detecting glioma, meningioma, and pituitary cancers . Keywords:Classification,  Deep  Learning,  EfficientNet-B3,  Hyper-parameter Optimization(HPO), Convolutional Neural Network, brain cancer

## 1. Pendahuluan
Penyakit  tumor  otak  adalah  pertumbuhan  sel otak  yang  abnormal  di  dalam  atau  di  sekitar otak  secara  tidak  wajar  dan  tidak  terkendali. Tumor  otak  dibagi  menjadi  dua  yaitu,  tumor otak primer dan sekunder. Tumor otak primer merupakan  perubahan  sel  yang  tidak  normal dan tidak terkontrol yang berasal dari sel otak itu  sendiri.  Sedangkan,  tumor  otak  sekunder merupakan tumor yang menyebar ke otak dari kanker tubuh bagian lain. Kasus tumor otak di dunia semakin meningkat setiap tahunnya. Di Indonesia,  terhitung  ada  300  pasien  setiap tahunnya yang terdiagnosis tumor otak. Bukan hanya  orang  dewasa,  tetapi  tumor  otak  juga menyerang  anak-anak  dengan  usia  yang tergolong  muda.  Banyak  orang  mengabaikan gejala yang disebabkan oleh tumor otak. Pendekatan  anatomi  citra  kesehatan  menjadi salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan  untuk mengetahui  keberadaan  tumor  pada  otak. Misalnya CT-Scan dan Magnetic  Resonance Imaging (MRI). CT-Scan lebih  sesuai  untuk melihat struktur tulang dan tidak efektif dalam mendeteksi jaringan lunak yang terdapat pada otak.  Sedangkan  MRI  lebih  baik  dalam memberikan informasi citra yang lebih dalam, sehingga  MRI  bisa  memberikan  gambaran informasi yang jelas antara jaringan lunak dan jaringan keras yang terdapat pada otak. Hasil dari MRI dapat memberikan informasi penting bagi  dokter  untuk  melakukan  evaluasi  dan diagnosis. Metode yang biasa digunakan oleh dokter dalam pengambilan keputusan terhadap tumor  otak  adalah  biopsi  dan  pengamatan langsung  dalam  diagnosis  secara  manual. Biopsi  memerlukan  waktu  yang  tidak  cepat sekitar  10  sampai  15  hari  untuk  pengujian laboratorium,  sedangkan  diagnosis  secara manual memiliki resiko terjadinya kesalahan. Sehingga  diperlukan  metode  alternatif  yang cepat  dan  memiliki  tingkat  kesalahan  yang rendah  untuk  dapat  membantu  dokter  dalam mengambil keputusan.
Perkembangan kecerdasan buatan terhadap computer vision saat ini sudah sering diterapkan  pada  bidang  kesehatan  dalam pengenalan pola citra. Pendekatan tradisional machine  learning dan deep  learning merupakan teknik yang cukup populer dalam pengenalan  pola  pada  citra.  Salah  satu penelitian terkait untuk klasifikasi tumor otak
menggunakan  metode machine  learning pernah  dilakukan  oleh.  Penelitian  tersebut menggunakan metode Support Vector Machine  (SVM) sebagai  klasifikasi  dengan ekstraksi  fitur  khusus.  Ekstraksi  fitur  yang digunakan  pada  penelitian  tersebut  adalah Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM) yang  memperoleh  hasil  akurasi  76%. Berdasarkan penelitian Convolutional Neural Network (CNN) memiliki  kinerja  yang  jauh lebih baik dari pada SVM .
Convolutional  Neural  Network (CNN) merupaka metode deep learning yang populer terhadap  pengenalan  pola  citra.  CNN  sangat baik  dalam  mengekstraksi  fitur  yang kompleks  secara  otomatis  dan  efisien  untuk klasifikasi  citra  dengan  skala  yang  besar. Metode deep  learning dapat  dengan  jelas dalam membedakan citra dengan karakteristik serupa  yang  sulit  dikenali  oleh  metode tradisional machine  learning. Bahkan deep learning dapat  mengekstraksi  fitur  secara objektif dengan sendirinya dan dapat langsung memproses  data  gambar  dalam  dua  dimensi, sedangkan  pada  metode  tradisional machine learning memerlukan  ekstraksi  fitur  khusus dalam proses feature learning .
Berdasarkan dari uraian Latar Belakang diatas,  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk membuat ”Klasifikasi Tumor Otak Menggunakan  convolutional  neural  network dengan arsitektur EfficientNet-B3”.

## 2. Tinjauan Pustaka

## Tumor Otak
Tumor  merupakan  perkembangan  dari sel yang tidak biasa. Sel merupakan bangunan dasar yang menyusun jaringan dan organ pada tubuh. Pada tumor otak, sel yang tidak normal membentuk benjolan yang tumbuh di daerah sekitar  otak  yang  dapat  mengganggu  fungsi otak  (Cancer  Council,  2020). Di  Amerika dan Eropa, jumlah kasus mengenai tumor otak  mencapai  sekitar  18.500  kasus dengan  angka  kematian  sebesar  3  persen setiap tahunnya ( Aman et al., 2016) . Tumor otak umumnya terdiri dari tumor otak primer dan  sekunder. Tumor  otak  dengan  kelompok primer yaitu penyakit tumor yang pertama kali tumbuh dan berkembang pada otak. Tumor ini dapat  menyebar  ke  bagian  lain  dari  sistem
saraf, tetapi jarang tumbuh pada bagian tubuh yang  lain.  Sedangkan  tumor  otak  dengan kelompok sekunder yaitu penyakit dari tumor yang bermula tumbuh pada bagian dari tubuh selain otak.  Kemudian meluas melalui aliran darah  menuju  otak.  Tumor  ini  biasanya dikenal  dengan  kanker  sekunder  atau metastasis.  Kanker  yang  kemungkinan menyebar ke otak yaitu melanoma, paru-paru- paru, payudara, ginjal, dan usus.

## Artificial Intelligence
Artificial  Intelligence (AI)  merupakan bidang  komputer  serta  dirancang  untuk membuat  sistem  sehingga  dapat  melakukan beberapa  hal  yang  biasanya  membutuhkan kecerdasan  manusia.  Secara  umum AI  dapat diartikan  sebagai  penggabungan  antara kecerdasan  manusia  dan  mesin.  Dalam  AI, algoritma  yang  sudah  ditetapkan  akan menyelesaikan  tugas-tugas  yang  diberikan terhadap mesin (Jakhar & Kaur, 2020) .
Gambar 1. Skema pada AI Machine Learning Machine  Learning  (ML) adalah  seni pemrograman  dari  komputer  yang  dimana  ia dapat  belajar  dari  data.  Menurut  Arthur Samuel  (1959), Machine Learning adalah pembelajaran  yang  memberi  komputer perintah  untuk  belajar  dari  data  tanpa dilakukan  sesuatu  hal  terperinci  untuk  harus mengikuti instruksi yang diprogram (Boehmke  &  Greenwell,  2019). Tujuan  dari Machine Learning adalah untuk melatih mesin berdasarkan  data  dan  algoritma  yang diberikan.  Menggunakan  data  dan  informasi yang  diproses,  mesin  belajar  bagaimana membuat keputusan.
ML bersifat dinamis,yang  artinya  memiliki  kemampuan untuk  mengubah  dirinya  sendiri  saat diterapkan ke data yang lebih banyak. Aspek pembelajaran dari ML berarti bahwa algoritma ML  berusaha  meminimalkan  kesalahan  dan memaksimalkan kemungkinan prediksi menjadi benar (Jakhar & Kaur, 2020).
Metode Waterfall Metode Waterfall adalah suatu model
System Development Life Cycle (SDLC) yang bersifat  linear  dari  tahap  awal  yang  berupa perencanaan sampai tahap akhir pengembangan sistem, yaitu tahap pemeliharaan(Nur, 2019). Metode ini
merupakan  metode  yang  sering  digunakan oleh  penganalisa  sistem  pada  umumnya.  Inti dari metode waterfall adalah pengerjaan dari suatu sistem dilakukan secara berurutan atau secara  linear.  Jadi  setiap  tahap  harus diselesaikan  terlebih  dahulu  secara  penuh sebelum diteruskan ke tahap berikutnya untuk menghindari terjadinya pengulangan tahapan. Secara  garis  besar  metode waterfall mempunyai  langkah  –  langkah  sebagai berikut:  Analisis  Sistem,  Desain  Sistem, Implementasi Sistem, Pemeliharaan Sistem .
Gambar 2. Diagram alir secara waterfall
A. Analisis kebutuhan perangkat lunak Proses pengumpulan kebutuhan dilakukan secara  intensif  untuk  menspesifikasikan kebutuhan  perangkat  lunak  agar  dapat dipahami perangkat lunak seperti apa yang dibutuhkan oleh user.
B. Desain Desain  perangkat  lunak  adalah  proses multi  langkah  yang  fokus  pada  desain pembuatan  program  perangkat  lunak termasuk struktur data, arsitektur perangkat  lunak,  representasiantarmuka, dan  prosedur  pengodean.  Tahap  ini mentranslasi kebutuhan perangkat lunakdari  tahap  analisis  kebutuhan  ke representasi desain agar dapat diimplementasikan menjadi program pada tahap selanjutnya.
C. Implementasi sistem Desain  harus  ditranslasikan  ke  dalam program perangkat lunak. Hasil dari tahap ini  adalah  program  komputer  sesuai dengan desain yang telah dibuat pada tahap desain.
D. Pengujian Pengujian  fokus  kepada  perangkat  lunak secara logic dan fungsional dan memastikan  bahwa  semua  bagian  sudah diuji  untuk  meminimalisir  error  dan keluaran  harus  sesuai.Pemilihan  cara pengujian dilakukan dengan menggunakan data-data  yang  sering  digunakan  untuk pengolahan  data,  mulai  dari  data opersional, data input dan output.

## EfficentNet
EfficientNet merupakan  kumpulan model yang terdiri dari EfficientNet-B0 hingga EfficientNet-B7 yang  awalnya  merupakan turunan  dari EfficientNet-B0 kemudian dilakukan  evaluasi  hingga  muncul  model- modelnya  yang  lain. EfficientNet memiliki keunggulan yang dapat mencapai akurasi yang tinggi  dan juga  dapat  mengurangi  parameter dari  FLOPS (Floating  Point  Operations  Per Second) yang memperbaiki kemampuan suatu model. EfficientNet menarik perhatian dalam melakukan  prediksi  dengan memanfaatkan metode  penskalaan  yang  menggabungkan semua  dimensi  jaringan terhadap  lebar (width) ,  kedalaman (depth) ,  dan  resolusi (resolution) .  Dimensi lebar  didasari  oleh jumlah channels seluruh layer, pada  dimensi kedalaman didasari  oleh  jumlah layer pada CNN, dan pada resolusi didasari oleh ukuran suatu gambar (Chowdhury et al., 2020).

## 3. Metode Penelitian
Langkah-langkah  yang  dilakukan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Identifikasi Masalah Identifikasi masalah merupakan  langkah mengidentifikasikan  permasalahan  yang muncul sebagai awal dimulainya perumusan masalah, perancangan, metode, dan rekomendasi.
b. Pengumpulan Data Data  yang  digunakan  dalam  penulisan
tugas  akhir  ini  adalah  data MRI tumor otak  yang  akan  dijadikan  sebagai  data masukan. Pengumpulan data pada penelitian  ini  dilaksanakan  dengan mengambil  data  yang  didapatkan  dari kaggle . Data yang dikumpulkan merupakan  data MRI tumor  otak  dua
dimensi  dengan  format JPG yang berjumlah 4091 gambar grayscale
dengan resolusi 1024 x 1024. Data yang dikumpulkan  terbagi  menjadi  3  kelas. Setiap kelasnya terdiri dari giloma tumor sebanyak  394  gambar, meningioma tumor sebanyak 827 gambar, dan pitutary tumor sebanyak 2870 gambar.
c. Analisis Sistem
Tahapan  analisis  sistem  ini,  mempunyai tugas mendefinisikan masalah kebutuhan dari  sistem  yang  diperlukan  dalam permasalahan  Klasifikasi  tumor  otak. Dengan  adanya  kemajuan  teknologi informatika  dan  dunia  kedokteran  dapat menjawab  kebutuhan  Klasifikasi  tumor otak, dan akan sangat membantu baik dari sisi  peneliti.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan program  aplikasi  klasifikasi  tumor  otak menggunakan Convolutional Neural Network dengan  arsitektur EfficientNet- B3 . d. Perancangan sistem
Pada  tahap  ini  data-data  yang  telah dikumpulkan dan dianalisis lalu dilakukan  perancangan  sistem  model yang  akan  digunakan  dalam  pembuatan aplikasi.  Tools  yang  digunakan Entity Relationship Diagram (ERD), Data Flow Diagram (DFD).
e. Pembuatan aplikasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembuatan aplikasi,  setelah  tahap  perancangan sistem  selesai.  Aplikasi  klasifikasi  ini menggunakan Google  Collaboratory sebagai  pembuatan  model CNN. Lalu aplikasi  berbasis web ini  menggunakan Bahasa pemrograman Python dan framework Flask sebagai server.
f. Pengujian sistem
Proses  pengujian  dalam  penulisan  ini yaitu  dengan  menggunakan  pengujian black  box  testing dengan  mengevaluasi dari sisi fungsional berdasarkan input dan output.

## 4. Hasil dan pembahasan
Implementasi dilakukan dengan bahasa pemrograman Python dan framework Flask.

## Gambar 3. Halaman Input Citra
Gambar 3 merupakan halaman input citra yang  akan  digunakan  untuk  input  deteksi tumor.

## Gambar 4.Halaman Deteksi
Gambar  4  merupakan  halaman  setelah dilakukan deteksi tumor menggunakan model yang sudah dibuat.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan  keberhasilan  penerapan  serta pengujian  dari  model EfficientNet-B3 untuk klasifikasi MRI tumor  otak.  Maka  dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Penerapan  model  terbaik  yang  dibangun dan  dirancang  dalam  bentuk  sistem berhasil  melakukan  prediksi  terhadap jenis  tumor  glioma,  meningioma  dan pitutary.
2. Pelatihan  model EfficientNet-B3 pada MRI tumor otak yang menghasilkan nilai akurasi tertinggi terdapat pada eksperimen  4  dengan  skenario learning rate 0.02  dan neuron pada dense yang berjumlah 256 menghasilkan nilai akurasi mencapai 99.7 % dan mendapatkan  nilai F1-Score tertinggi dari seluruh skenario eksperimen dengan nilai F1-Score mencapai 99.6%.
3. Penerapan learning  rate pada  model EfficientNet-B3 untuk  klasifikasi MRI tumor otak menunjukkan bahwa semakin besarnya learning  rate maka  semakin tinggi akurasi yang didapatkan.

## Daftar Pustaka
Aman, R. A., Soernarya, M. F., Andriani,
R.,  Munandar,  A.,  Tadjoedin,  H., Susanto,  E.,  Nuhonni,  S.  A.,  & Nasional,  K.  P.  K.  (2016).  Brain Tumor Management Guideline. National Cancer Combat Committee , 1–79. http://kanker.kemkes.go.id/guideline s.php?id=5 Boehmke,  B.,  &  Greenwell,  B.  (2019). Hands-On Machine Learning with R. In Hands-On Machine Learning with R . https://doi.org/10.1201/9780367816 377
Cancer Council, A. (2020). Understanding Brain Tumours : A Guide for People with  brain  or  spinal  cord  tumours, their families and friends. Australia , 1–68. Chowdhury, N. K., Kabir, M. A., Rahman, Md.  M.,  &  Rezoana,  N.  (2020). ECOVNet:  An  Ensemble  of  Deep Convolutional  Neural  Networks Based  on  EfficientNet  to  Detect COVID-19  From  Chest  X-rays . https://doi.org/10.7717/peerj-cs.551 Jakhar,  D.,  &  Kaur,  I.  (2020).  Artificial intelligence,  machine  learning  and deep  learning:  definitions  and differences. Clinical and Experimental  Dermatology , 45 (1), 131–132.
https://doi.org/10.1111/ced.14029 Nur,  H.  (2019).  Penggunaan  Metode Waterfall  Dalam  Rancang  Bangun Sistem Informasi Penjualan. Generation Journal , 3 (1), 1. https://doi.org/10.29407/gj.v3i1.126 42