## Deep Transfer Learning untuk Meningkatkan Akurasi Klasifikasi pada Citra Dermoskopi Kanker Kulit
Qorry Aina Fitroh 1 , Shofwatul ‘Uyun 2
1,2 Program Studi Informatika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas Islam Negeri Sunan Kalijaga, Yogyakarta 55281 INDONESIA (tel.: 0274-512474; fax: 0274-586117; email:
1 qorryafitroh@gmail.com, 2 shofwatul.uyun@uin-suka.ac.id) [Diterima: 27 Desember 2022, Revisi: 2 Maret 2023] Corresponding Author : Qorry Aina Fitroh
INTISARI — Kanker kulit benign (jinak) dan malignant (ganas) merupakan jenis kanker kulit yang sering dijumpai. Tanda- tanda  kanker  kulit  penting  untuk  diketahui  dengan  diagnosis  dini  agar  dapat  diberikan  penanganan  yang  tepat,  sehingga dapat mengurangi tingkat kematian penderitanya. Citra dermoskopi menjadi salah satu media diagnosis yang telah banyak dikembangkan oleh peneliti. Analisis citra dermoskopi memberikan hasil lebih optimal dalam diagnosis berbasis komputasi dibandingkan deteksi visual. Model yang berhasil diterapkan dalam diagnosis berbasis komputasi tersebut di antaranya deep learning dan transfer  learning , tetapi  masih  diperlukan  optimalisasi.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan  klasifikasi  citra dermoskopi  kanker  kulit  ke  dalam  dua  kelas  ( benign dan malignant )  dengan  memanfaatkan transfer  learning .  Untuk meningkatkan akurasi penelitian yang telah dilakukan sebelumnya pada dataset publik dari Kaggle dengan jumlah 3.297 citra,  penelitian  ini  menggunakan  2.000  citra.  Penelitian  ini  membandingkan  dua pre-trained  model ,  yaitu  VGG-16  dan residual  network (ResNet)-50  yang  digunakan  sebagai feature  extractor .  Selanjutnya  dilakukan fine-tuning dengan menambahkan flatten  layer, dua dense layer dengan  fungsi  aktivasi  ReLU,  dan  satu dense  layer dengan  fungsi  aktivasi Softmax untuk melakukan klasifikasi ke dalam dua kelas. Hyper parameter tuning pada optimizer , batch size , learning rate , dan epoch dilakukan untuk mendapatkan kombinasi parameter dengan kinerja terbaik pada masing-masing model. Sebelum dilakukan hyper parameter tuning , model diuji dengan resize citra masukan menggunakan ukuran yang berbeda-beda. Hasil pengujian model menggunakan citra uji pada model VGG-16 memberikan kinerja terbaiknya pada ukuran citra 128 × 128 piksel dengan kombinasi parameter Adam sebagai optimizer , batch size 64, learning rate 0,001, dan epoch 10 dengan nilai akurasi 91% dan loss 0,2712. Model ResNet-50 memberikan akurasi yang lebih baik, yaitu 94%, dan loss 0,2198 dengan parameter optimizer RMSprop, batch size 64, learning rate 0,0001, dan epoch 100. Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa metode yang diusulkan memberikan akurasi yang baik dan dapat membantu dermatologi dalam deteksi dini kanker kulit.
KATA KUNCI — Transfer Learning , Deep Learning, CNN, VGG-16, ResNet-50, Kanker Kulit, Klasifikasi.

## I. PENDAHULUAN
Kanker  dapat  menjadi  salah  satu  penyebab  kematian manusia.  Berdasarkan  data  WHO  pada  tahun  2020,  hampir sepuluh  juta  kematian  disebabkan  oleh  kanker  [1].  Berbagai jenis  kanker  dapat  hidup  dalam  tubuh  manusia.  Kanker  kulit adalah salah satu kanker yang tumbuh paling cepat dan dapat menyebabkan  kematian  [2].  Kanker  kulit  muncul  pada  kulit terluar,  yaitu  epidermis,  yang  dapat  dilihat  oleh  mata  secara langsung [3]. Malignant (ganas) dan benign (jinak) merupakan jenis  kanker  kulit  yang  paling  mematikan  [4].  Kanker malignant dapat  menyebar  dan  berkembang  di  tubuh penderitanya dengan cara menyusup ke jaringan dan organ lain serta  berkembang  dan  menyebar  tanpa  terkendali.  Sementara itu,  kanker benign dapat  berkembang,  tetapi  tidak  akan menyebar. Maka, tanda-tanda umum dan gejala kanker benign berubah  menjadi malignant perlu  diketahui.  Diagnosis  dini pada  awal  gejala  dapat  membantu  penderita  untuk  memiliki kesempatan  bertahan  hidup  lebih  besar  [5].  Tahap  awal diagnosis  kanker  kulit  dilakukan  melalui  pemeriksaan  secara visual,  diikuti  biopsi,  dan  pemeriksaan  histopatologi  [6]. Teknik  diagnosis  lain  dikembangkan  berdasarkan  analisis komputasi citra dermoskopi untuk klasifikasi lesi kulit secara otomatis  yang  dapat  membantu  dokter  dalam  mendeteksi penyakit  dan  mengambil  keputusan  diagnostik  serta memungkinkan akses yang cepat dan murah [7], [8].
Citra dermoskopi merupakan metode pencitraan kulit yang paling  terkenal.  Dermoskopi  terbukti  lebih  akurat  daripada pemeriksaan visual secara langsung oleh tenaga medis. Hal ini terjadi  karena  citra  dermoskopi  memungkinkan  visualisasi berbagai  fitur  yang  tidak  dapat  dilihat  oleh  mata  secara
langsung, sehingga struktur bawah permukaan lesi kulit dapat dianalisis  dan  berbagai  jenis  lesi  dapat  dibedakan menggunakan visualisasi yang lebih baik [9], [10]. Penggunaan citra dermoskopi menyebabkan diagnosis kanker kulit menjadi lebih  baik  dibandingkan  deteksi  dengan  pemeriksaan  visual secara  langsung,  seperti  klasifikasi  citra  kanker  kulit  yang dilakukan dengan menggunakan dua dataset citra dermoskopi yang berbeda,  yaitu  HAM10000  dengan  10.000  citra  dan BCN20000  dengan  19.424  citra  [3].  Penelitian  tersebut mendapatkan akurasi 94,92%. Dataset yang sama (HAM10000) menghasilkan akurasi 91,43% pada penelitian lainnya [2]. Citra dermoskopi kanker kulit sejumlah 4.000 citra digunakan dalam klasifikasi menggunakan convolutional neural network (CNN) dengan  memanfaatkan  VGG-16  dan  melakukan hyper parameter  tuning ,  dengan  akurasi  yang  diperoleh  adalah sebesar  99,7%  [11].  Selanjutnya, dataset publik  dari  Kaggle sejumlah  6.594  dilatih  menggunakan  model  VGG-16  dan mendapatkan  akurasi  93,18%  [4].  Penelitian  dengan membandingkan  jumlah  dua dataset yang  berbeda,  yaitu 10.000  citra  dan  3.297  citra,  untuk  melakukan  klasifikasi kanker  kulit  menunjukkan  hasil  bahwa  penggunaan dataset dengan  jumlah  citra  yang  lebih  banyak  tidak  memberikan perbedaan akurasi yang signifikan [6].
Perkembangan  sains  dan  teknologi  yang  mendukung deteksi  kanker  kulit  berdasarkan  analisis  citra  menunjukkan progres  yang  terus  membaik  [12].  Analisis  citra  kanker  kulit menggunakan  algoritma machine  learning klasik  mampu memberikan  hasil  yang  baik  dalam  klasifikasi  kanker  kulit tertentu.  Akan  tetapi,  algoritma  ini  tidak  efektif  untuk  kasus diagnosis  yang  lebih  rumit  dalam  praktik  klinis  [13].  Proses
ekstraksi dan pemilihan fitur membutuhkan waktu yang lama. Selain  itu,  kesalahan  dan  kehilangan  data  pada  tahap pemrosesan berpengaruh besar terhadap kualitas klasifikasi [7], [14].  Berbagai  tantangan  dari machine  learning klasik  dapat diatasi  dengan  metode deep  learning yang  menunjukkan kinerja  signifikan  dan  dapat  menganalisis  data  dari dataset yang besar dengan lebih cepat dan lebih akurat [8], [13], [15]. CNN  merupakan  salah  satu  metode deep  learning yang memberikan  hasil  signifikan  dengan  akurasi  yang  baik  pada pengenalan  citra  [16],  [17].  CNN  telah  digunakan  untuk mendeteksi citra dermoskopi melanoma dan mendapatkan nilai rata-rata sensitivitas dan spesifisitas sebesar 86,6% dan 71,3% [18]. Hal yang sama dilakukan pada [19], yang menggunakan CNN  untuk  mengklasifikasikan  citra  dermoskopi  melanoma dan  memperoleh  nilai  sensitivitas  rata-rata  89,4%  serta spesifisitas rata-rata 68,2%.
Penelitian untuk mendeteksi kanker payudara dengan CNN diterapkan melalui tiga skenario, yaitu pelatihan CNN dari nol ( full training ) , menggunakan pre-trained CNN untuk ekstraksi fitur, dan melakukan fine-tuning pada pre-trained CNN model [20]. Akurasi terbaik dihasilkan dari metode kedua dan ketiga dengan  akurasi  model fine-tuning 0,008  lebih  tinggi daripada model  ekstraksi  fitur.  Penelitian  ini  menerapkan transfer learning pada CNN, yang merupakan solusi menjanjikan dalam deteksi  kanker  payudara. Transfer  learning terbukti dapat meningkatkan akurasi dan mempercepat proses pelatihan [15]. Transfer learning telah digunakan untuk  melakukan klasifikasi citra  wajah  manusia  dengan pre-trained  model Inception-v3 dan  mendapatkan  hasil  akurasi  rata-rata  sebesar  93%  [21]. Selain  itu, klasifikasi  citra  menjadi  dua  kelas  yang  dilakukan menggunakan deep  CNN dengan pre-trained  VGG-16 model dan fine-tuning serta  augmentasi  citra  memperoleh  akurasi 95,40%  [22].  Sementara  itu,  pada  [23]  dibandingkan pre- trained  CNN  model ,  yaitu  VGG-16,  VGG-19,  dan residual network (ResNet)-50 dengan dua skenario (pelatihan dari nol dan transfer learning ). Akurasi terbaik adalah 92,60% dengan skenario transfer  learning menggunakan  VGG-16  dan dilakukan fine-tuning . Transfer learning dengan berbagai pre- trained  model dibandingkan  dalam  mengklasifikasikan  sel darah putih [24] dan kanker kulit [25]. Keduanya menunjukkan hasil kinerja terbaik dalam penerapan ResNet-50 sebagai pre- trained model .
Penelitian ini melakukan optimasi dalam klasifikasi kanker kulit  menjadi  dua  kelas  ( benign dan malignant )  dengan menggunakan transfer  learning dan  diterapkan fine-tuning terhadap optimizer, batch size, learning rate, dan epoch . Pre- trained model yang digunakan yaitu VGG-16 dan ResNet-50. Dataset yang  digunakan  berasal  dari database Kaggle  yang berbentuk citra dermoskopi kanker kulit.

## II. METODOLOGI
Penelitian  ini  menerapkan  dua pre-trained CNN  model , yaitu  VGG-16  dan  ResNet-50.  Kedua  model  tersebut diimplementasikan  pada  satu dataset yang  sama,  yaitu sebanyak  2.000  citra  kanker  kulit.  Teknik  yang  digunakan adalah deep  transfer  learning untuk  mengklasifikasikan  citra dermoskopi  kanker  kulit  dalam  dua  kelas,  yaitu benign dan malignant . Alur pemrosesan citra ditunjukkan pada Gambar 1, yang diawali dengan penginputan citra dan dilanjutkan dengan prapemrosesan  citra  melalui  augmentasi  data.  Kemudian, dilakukan  ekstraksi  fitur  pada  kedua pre-trained  model yang selanjutnya  kedua  model  tersebut  dimodifikasi  dengan melakukan fine-tuning pada fully connected layer -nya. Untuk
menguji hyper parameter terbaik pada kedua model, dilakukan pelatihan  pada  data  latih  terlebih  dahulu, kemudian uji hyper parameter terhadap data uji untuk mendapatkan akurasi terbaik. Uji hyper parameter diterapkan menggunakan empat skenario, dengan skenario pertama adalah optimizer . Setelah mendapatkan  jenis optimizer terbaik  pada  masing-masing model, selanjutnya optimizer terbaik tersebut diterapkan dalam skenario  kedua,  yaitu batch  size .  Nilai batch  size terbaik digunakan untuk skenario uji selanjutnya, yaitu learning rate , dilanjutkan skenario terakhir, yaitu uji nilai epoch .

## A. DATASET
Penelitian  ini  menggunakan dataset publik  yang  berasal dari database Kaggle. Dataset tersebut  terdiri  atas  citra red green  blue (RGB)  dengan  total  citra benign 1.800  dan  citra malignant 1.497,  dengan  ukuran  citra  224  ×  224  ×  3  piksel. Jumlah  citra dalam dataset adalah 3.297,  tetapi  penelitian ini hanya  menggunakan  2.000  citra.  Tabel  I  menunjukkan deskripsi dataset yang digunakan dalam penelitian ini. Dataset dibagi  ke  dalam  data  pelatihan  dan  data  pengujian,  dengan perbandingan  80:20.  Selanjutnya,  20%  dari  data  pelatihan digunakan  untuk  validasi  dan  sisanya  digunakan  untuk pelatihan model.

## B. PRAPEMROSESAN DATA
Tahap prapemrosesan meliputi pengubahan ukuran ( resize ) citra dan augmentasi citra. Pengubahan ukuran citra termasuk dalam  skenario  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  kinerja terbaik . Ukuran citra diubah dari yang semula 224 × 224 piksel menjadi 128  ×  128 piksel  dan 64  ×  64 piksel.  Sementara itu, augmentasi citra bertujuan untuk memperbesar data pelatihan yang  dilakukan  secara  artifisial.  Augmentasi  yang  dilakukan meliputi rotasi, zoom , horizontal flip , dan translasi.

## C. EKSTRAKSI FITUR
Metode transfer  learning menggunakan pre-trained CNN model sebagai feature extractor. Selanjutnya, fitur yang telah diekstraksi digunakan untuk pelatihan pada lapisan ( layer ) baru [26]. Pre-trained  model telah  dilatih  pada dataset raksasa, yaitu ImageNet, yang terdiri atas berbagai kategori citra. Maka, model  tersebut  telah  mempelajari  representasi  citra  dengan baik  dan  kemudian  fitur  itu  dapat  digunakan  untuk transfer knowledge dan  sebagai feature  extractor pada dataset yang berbeda  [22].  Cara  menggunakan pre-trained model sebagai feature  extractor adalah  dengan  membekukan  lapisan  yang berada di bawah dan melakukan kustomisasi pada lapisan atas. Penelitian  ini  menggunakan  dua pre-trained  model berbeda
Gambar 1. Alur pemrosesan citra.
T ABEL I
D ESKRIPSI D ATASET
Pelatihan Validasi Pengujian Jumlah Benign 640 160 200 1.000 Malignant 640 160 200 1.000 Jumlah 1.280 320 400 2.000
untuk mengklasifikasikan citra kanker kulit, yaitu VGG-16 dan ResNet-50.

## 1) VGG-16
Visual geometry group (VGG) merupakan arsitektur yang diusulkan  oleh  Simonyan  dan  Zisserman  di  University  of Oxford dan menjadi pemenang dalam kompetisi ILSVRC 2014. VGG  telah  dilatih  menggunakan dataset ImageNet  ILSVRC sejumlah  1,3  juta  data,  yang  terdiri  atas  1.000  kelas  [27]. Arsitektur ini diakui sebagai salah satu arsitektur dengan model tercanggih  yang  pernah  dibuat,  sehingga pre-trained model VGG-16 menjadi pilihan yang baik untuk melakukan transfer learning [4], [28]. Gambar 2 menunjukkan arsitektur VGG-16 yang terdiri atas lima blok. Blok pertama dan kedua tersusun atas  dua  lapisan  konvolusi  dan max  pooling dengan  filter masing-masing 64 dan 128. Blok ketiga hingga lima berisi tiga lapisan konvolusi, dengan filter masing-masing 256, 512, dan 512, dan satu lapisan max pooling . Pada penelitian ini, VGG- 16  dimodifikasi dengan  menambahkan satu flatten  layer , dua dense layer dengan fungsi aktivasi rectified linear unit (ReLU), dan  satu dense  layer dengan  fungsi  aktivasi  Softmax  untuk meningkatkan akurasi model.

## 2) RESNET-50
Microsoft  Research  Asia  (MRA)  pada  tahun  2015 mengusulkan model deep neural network dengan jaringan yang sangat  dalam,  yang  dinamakan  ResNet,  dengan  tujuan memastikan  kinerja  lapisan  atas  sebaik  kinerja  lapisan  yang berada  di  bawahnya  tanpa  adanya vanishing  gradient dan permasalahan optimasi [26]. ResNet memenangkan kompetisi ILSVRC  2015  dengan  arsitektur  pada  ResNet-50  berupa jaringan residual yang  terdiri  atas  50  lapisan.  Sesuai  dengan namanya,  jaringan  ini  menggunakan  pembelajaran  residual. Secara  sederhana,  residual  merupakan  proses  pengurangan fitur  yang  telah  dipelajari  dari  lapisan  masukan  (input)  [24]. Arsitektur ResNet-50, seperti yang ditunjukkan dalam Gambar 3,  terdiri  atas  rangkaian  blok  konvolusi  dengan average pooling .  Terdapat  lima  blok  lapisan konvolusi.  Setelah dilakukan penginputan citra, kemudian citra melewati lapisan
konvolusi  dengan  64  filter  dan  ukuran  kernel  7  ×  7  (lapisan conv1 ),  dilanjutkan  dengan max  pooling .  Selanjutnya,  dalam conv2 ,  lapisan  dikelompokkan  secara  berpasangan  sesuai dengan cara kerja ResNet. Proses ini dilakukan hingga lapisan konvolusi  kelima  dan  dilanjutkan  dengan average  pooling . Softmax digunakan pada lapisan terakhir untuk klasifikasi.

## D. SKENARIO FINE-TUNING
Fine-tuning pada  model  VGG-16  dan  ResNet-50 ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Lapisan  atas  pada  model,  baik VGG-16 maupun ResNet-50, yang terdiri atas fully connected layer dan  lapisan klasifikasi, dihapus dan  diganti dengan dua dense layer dengan fungsi aktivasi ReLU yang masing-masing lapisannya terdiri atas 512 dan 256 neuron. Dense layer ketiga terdiri atas dua neuron dengan fungsi aktivasi Softmax. Setelah itu,  citra  diklasifikasikan  ke  dalam  dua  kelas  kanker  yang berbeda,  yaitu benign dan malignant. Masukan  pada fine- tuning berasal dari hasil ekstraksi fitur pada pre-trained model . Skenario  ini  berlaku  bagi  model  VGG-16  dan  ResNet-50. Selain itu, untuk mendapatkan kinerja terbaik, dilakukan hyper parameter  tuning yang  mencakup  skenario optimizer,  batch size, learning rate, dan epoch .
Fungsi  aktivasi  Softmax  sering  kali  digunakan  untuk klasifikasi multi-class . Fungsi ini muncul hampir dalam semua lapisan  keluaran  ( output  layer )  dari  arsitektur deep  neural network [29]. Fungsi aktivasi Softmax merupakan generalisasi dari sigmoid . Perbedaan mendasar antara sigmoid dan Softmax adalah sigmoid hanya dapat digunakan untuk klasifikasi biner, sedangkan  Softmax  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi
Gambar 2. Arsitektur VGG-16.
Gambar 3. Arsitektur Resnet-50.
Gambar 4. Fine-tuning model VGG-16 dan ResNet-50.
multivariate . Fungsi aktivasi Softmax dan sigmoid digunakan untuk  klasifikasi  biner  deteksi  wajah  pada  karakter  komik menggunakan metode region-based CNN (R-CNN). Hasil yang ditunjukkan  tidak  berbeda  jauh.  Klasifikasi  dengan  fungsi aktivasi sigmoid menunjukkan kinerja yang sedikit lebih baik daripada Softmax [30]. Sementara itu, fungsi aktivasi Softmax dan sigmoid yang  diterapkan  dalam  model  CNN  untuk melakukan  klasifikasi  biner  memperoleh  skor  97,3%  untuk Softmax dan 70,0% untuk fungsi aktivasi sigmoid [31].
Penelitian dengan membandingkan fungsi aktivasi Softmax dan sigmoid untuk klasifikasi biner serta Softmax untuk multi- class menggunakan lima tipe neural network , yaitu separable convolutional  neural  network (SCNN), recurrent  neural network (RNN), long  short-term  memory (LSTM), gated recurrent  unit (GRU),  dan fully  connected  network (FCN) dengan  menerapkan  tiga  skenario,  menunjukkan  hasil  bahwa akurasi terbaik diperoleh Softmax dalam melakukan klasifikasi multi-class [32]. Sementara itu, untuk klasifikasi biner, SCNN memperoleh akurasi terbaik pada kedua fungsi aktivasi. Selain itu,  pada  kelima  tipe neural  network yang  diterapkan,  fungsi aktivasi  Softmax  memperoleh  akurasi  yang  lebih  unggul dibandingkan sigmoid .  Dengan  demikian,  penggunaan  fungsi aktivasi  Softmax  untuk  menangani  klasifikasi  biner  yang dianggap sebagai klasifikasi multi-class dengan dua kelas dapat meningkatkan akurasi pada kelima tipe neural network tersebut. Oleh karena itu, penelitian ini mengusulkan penerapan fungsi aktivasi Softmax pada lapisan keluaran untuk mengklasifikasikan  citra  kanker  ke  dalam  dua  kelas,  yaitu benign dan malignant .

## E. EVALUASI KINERJA
Kinerja dari eksperimen yang telah dilakukan diukur untuk mendapatkan  tingkat  keberhasilan  dengan  menggunakan confusion matrix . Hasil dari proses klasifikasi direpresentasikan melalui empat istilah dalam confusion matrix , yaitu true positive (TP), true negative (TN), false positive (FP), dan false negative (FN). Evaluasi kinerja dihitung berdasarkan nilai TP, TN, FP, dan FN, sehingga selanjutnya dapat diperoleh nilai akurasi, presisi, sensitivitas, maupun f 1 -score dari model yang  diujikan.  Akurasi  dalam  evaluasi  kinerja  merupakan ketepatan pengukuran tingkat kedekatan nilai prediksi terhadap nilai  sebenarnya.  Perhitungan  nilai  akurasi  dilakukan menggunakan  (1).  Jumlah  data  yang  terklasifikasikan  benar positif dibandingkan dengan jumlah keseluruhan data kategori klasifikasi  positif  disebut  dengan  presisi,  seperti  yang dituliskan  dalam  (2).  Sensitivitas,  atau  disebut  juga recall , merupakan perbandingan jumlah data positif yang diklasifikasikan benar positif terhadap jumlah data positif yang sebenarnya,  seperti  pada  (3).  Nilai f 1 -score merupakan gabungan  dari  presisi  dan  sensitivitas,  yang  dapat  diperoleh menggunakan (4).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (1) 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑎𝑠 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2×𝑇𝑃 2×(𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁) (4)

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  eksperimen  menggunakan fine-tuning dilakukan dengan  pembagian dataset seperti  yang  dideskripsikan  pada Tabel  I.  Citra  yang  digunakan  untuk  pelatihan  memiliki
proporsi terbesar, yaitu sebanyak 640 citra pada setiap kelasnya, dengan  tujuan  untuk  memastikan  model  mempelajari  pola representasi  dengan  baik.  Untuk  menguji hyper  parameter terbaik,  dilakukan  pelatihan  terhadap  data  latih.  Selanjutnya, hyper  parameter yang  telah  diterapkan  pada  data  latih digunakan dalam pengujian menggunakan data uji.
Sebelum  melakukan hyper  parameter  tuning, dilakukan pengujian  perubahan  ukuran  citra  dengan  tujuan  untuk mendapatkan  ukuran  citra  terbaik  pada  model  VGG-16  dan ResNet-50 agar tercapai akurasi optimal. Pengujian dilakukan dengan  menerapkan hyper  parameter yang  telah  ditentukan sebelumnya,  yaitu  menggunakan optimizer Adam, batch  size 64, learning rate 0,001, dan epoch 10. Ukuran citra yang akan diuji adalah 64 × 64, 128 × 128, dan 224 × 224 piksel. Hasil pengujian perubahan ukuran citra menunjukkan akurasi terbaik untuk  model  VGG-16  pada  ukuran  citra  128  ×  128  piksel dengan nilai akurasi 0,9100, sedangkan ResNet-50 memperoleh ukuran terbaik pada ukuran citra 224 × 224 piksel dengan  nilai  akurasi  0,9050.  Sementara  itu,  model  VGG-16 dengan ukuran citra 224 × 224 piksel memberikan nilai akurasi lebih rendah, yaitu 0,8850, sedangkan ketika model ResNet-50 diuji  dengan  ukuran  citra  128  ×  128  piksel,  diperoleh  nilai akurasi 0,8975. Untuk ukuran citra 64 × 64 piksel, kedua model menghasilkan akurasi yang paling rendah di antara ukuran citra uji  lainnya,  yaitu  0,8875  untuk  model  VGG-16  dan  0,8750 untuk  model  ResNet-50.  Berdasarkan  hasil  pengujian  ukuran citra,  dapat  dikatakan  bahwa  akurasi  VGG-16  lebih  unggul dibandingkan  ResNet-50  dengan  berbagai  faktor  yang  telah ditentukan sebelumnya.
Tabel II menunjukkan parameter dari model VGG-16 yang diusulkan,  yaitu  setelah  dilakukan fine-tuning .  Ukuran  citra keluaran setelah model VGG-16 dengan ukuran citra masukan 128  ×  128  piksel  adalah  4  ×  4  dan  jumlah  parameter  yang dihasilkan adalah 14.714.468. Setelah itu, ditambahkan flatten layer yang  memiliki  ukuran  keluaran  8.192.  Terakhir, ditambahkan Dense_1 , Dense_2 ,  dan Dense_3 yang menghasilkan 4.194.816, 131.328, dan 514 parameter. Berbeda
T ABEL II
P ARAMETER M ODEL VGG-16 YANG D IUSULKAN Lapisan Bentuk Keluaran Parameter VGG-16 4, 4, 512 14.714.688 Flatten 8.192 0 Dense_1 512 4.194.816 ReLU_1 512 0 Dense_2 256 131.328 ReLU_2 256 0 Dense_3 2 514 Jumlah parameter 19.041.346 Trainable parameters 4.326.658 Non-trainable parameters 14.714.688
T ABEL III P ARAMETER M ODEL R ES N ET -50 YANG D IUSULKAN Lapisan Bentuk Keluaran Parameter ResNet-50 7, 7, 2048 23.587.712 Flatten 100.352 0 Dense_1 512 51.380.736 ReLU_1 512 0 Dense_2 256 131.328 ReLU_2 256 0 Dense_3 2 514 Jumlah parameter 75.100.290 Trainable parameters 51.512.578 Non-trainable parameters 23.587.712
.
dengan  VGG-16,  parameter  yang  dihasilkan  oleh  ResNet-50 dengan ukuran citra masukan 224 × 224 piksel jauh lebih besar. Tabel III menunjukkan parameter dari model ResNet-50 yang diusulkan. Ukuran citra setelah dilakukan ekstraksi fitur adalah 7  ×  7  dengan  parameter  sebanyak  23.587.712.  Menggunakan tambahan lapisan yang sama dengan model VGG-16, ResNet- 50  menghasilkan  parameter  pada  setiap dense  layer sebesar 51.380.736, 131.328, dan 514.
Setelah  dilakukan  pengujian  ukuran  citra  dan fine-tuning, dilakukan pengujian hyper parameter dengan empat skenario, yaitu optimizer (Adam, SGD,  dan  RMSprop), batch  size (32, 64,  dan  128), learning  rate (0,01,  0,001,  dan  0,0001),  dan epoch (10,  50,  dan  100).  Skenario  pertama  adalah optimizer , dengan hyper parameter lain yang telah ditentukan, yaitu batch size 64, learning  rate 0,001,  dan epoch 10.  Tabel  IV merangkum  hasil  pengujian  model  VGG-16  dan  ResNet-50 pada  keempat  skenario.  Skenario  pertama  pada  model optimizer Adam  VGG-16  memiliki  kinerja  yang  lebih  baik dibandingkan dengan SGD dan RMSprop pada model VGG-16. Lain  halnya  dengan  model  ResNet-50,  yang  mendapatkan kinerja  terbaik  pada  penggunaan optimizer RMSprop,  yaitu sebesar 0,9075.
Hasil  pengujian  skenario  kedua,  yaitu batch  size dengan optimizer yang  berbeda,  menunjukkan  bahwa  kedua  model tidak  mengalami  peningkatan  kinerja  dari  skenario  yang sebelumnya. Hal ini berarti akurasi terbaik pada kedua model diberikan  oleh batch  size yang  sama  dengan  yang  telah ditentukan pada awal pengujian, yaitu 64. Skenario selanjutnya adalah pengujian learning rate , dengan nilai learning rate yang diuji adalah 0,01, 0,001, dan 0,0001. Skenario ini menghasilkan nilai learning rate berbeda pada kedua model. Model ResNet- 50 memperoleh akurasi yang lebih baik daripada model VGG- 16, yaitu dengan learning rate 0,0001 dan nilai akurasi sebesar 0,9150.  Untuk  model  VGG-16,  tidak  terdapat  perubahan akurasi dari skenario sebelumnya, yaitu dengan learning rate 0,001 dan akurasi 0,9100.
Setelah  menguji optimizer,  batch  size, dan learning  rate , dilakukan pengujian dengan skenario terakhir, yaitu pengujian epoch .  Pada  skenario  keempat,  dilakukan  pengujian  terhadap nilai epoch 10,  50, dan 100. Hasil  yang  diperoleh  dari kedua
model  berbeda,  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  IV. Berdasarkan pengujian epoch , dapat disimpulkan bahwa pada model  VGG-16,  makin  besar  nilai epoch ,  makin  menurun akurasi yang didapatkan, sehingga akurasi terbaiknya diperoleh pada saat epoch 10. Berbeda halnya dengan ResNet-50, yang memiliki  kinerja  terbaik  pada epoch 100,  yaitu  dengan  nilai akurasi 0,9400 dan loss 0,2198. Akurasi model ResNet-50 yang diperoleh  lebih  optimal  dibandingkan  penelitian  sebelumnya yang  menerapkan  ukuran  citra, batch  size ,  dan epoch yang sama dan memperoleh akurasi 0,87 [33].
Setelah  melewati  pengujian  dengan  skenario  yang  sudah dijelaskan  sebelumnya,  didapatkan hyper  parameter yang memberikan kinerja terbaik pada masing-masing model. Untuk model  VGG-16,  kinerja  terbaik  diberikan  oleh  citra  dengan ukuran 128 × 128 piksel dengan optimizer Adam, batch size 64, learning rate 0,001, dan epoch 10. Hasil pengujian akurasi dan loss menggunakan  data  latih  dan  validasi  dengan hyper parameter terbaik  pada  VGG-16  menunjukkan  bahwa perbedaan  akurasi  pada  data  latih  dan  validasi  tidak  terlalu signifikan.  Sementara  itu,  grafik loss -nya  dapat  diartikan bahwa loss dari  data  latih  dan  validasi  tidak  mengalami overfitting karena  pada  akhir epoch , grafik loss hampir  tidak memberikan perbedaan yang berarti. Untuk model ResNet-50, kinerja  terbaiknya  diberikan  pada  citra  dengan  ukuran  224  × 224  piksel. Hyper  parameter yang  memberikan  kombinasi terbaik  untuk  model  ResNet-50  adalah optimizer RMSprop, batch  size 64, learning  rate 0,0001,  dan epoch 100.  Hasil pengujian  pada  data  latih  dan  validasi  pada  grafik  akurasi validasi setiap epoch relatif stabil, sedangkan grafik loss dapat dikatakan  baik  karena  tidak  menunjukkan  perbedaan  yang signifikan antara data latih dan validasinya.
Setelah  kedua  model  dilatih  menggunakan  data  latih  dan validasi, dilakukan pengujian terhadap dataset baru, yaitu data uji  dengan  total  400  citra.  Pengujian  model  menggunakan dataset uji menghasilkan nilai-nilai yang akan digunakan untuk mengukur  kinerja  model.  Jumlah  citra benign yang  benar diklasifikasikan  dalam  kelas benign menggunakan  model VGG-16  yaitu  sebanyak  177  citra.  Sementara  itu,  citra malignant yang diklasifikasikan benar sebagai kelas malignant berjumlah 187 citra. Untuk citra benign yang salah diprediksi
T ABEL IV
H ASIL P ENGUJIAN S KENARIO PADA M ODEL VGG-16 DAN R ES N ET -50
Model Skenario 1: Optimizer ( batch size 64, learning rate 0,001, epoch 10)
Skenario 2: Batch Size ( optimizer : Adam–VGG-16; RMSProp–ResNet-50, learning rate 0,001, epoch 10) Optimizer Test Acc Test Loss Batch Size Test Acc Test Loss VGG-16 Adam 0,9100 0,2712 32 0,8975 0,3029 SGD 0,8875 0,2933 64 0,9100 0,2712 RMSprop 0,8875 0,2448 128 0,8900 0,2931 ResNet-50 Adam 0,9050 0,2548 32 0,8825 0,2785 SGD 0,8925 0,2629 64 0,9075 0,2420 RMSprop 0,9075 0,2420 128 0,8725 0,3031 Skenario 3: Learning Rate ( optimizer : Adam–VGG-16; RMSProp–ResNet-50,
batch size 64, epoch 10) Skenario 4: Epoch ( optimizer : Adam–VGG-16; RMSProp–ResNet-50, batch size 64, learning rate : 0,001–VGG-16; 0,0001–Resnet-50) Learning rate Test Acc Test Loss Epochs Test Acc Test Loss VGG-16 0,01 0,8975 0,2811 10 0,9100 0,2712 0,001 0,9100 0,2712 50 0,9025 0,2261 0,0001 0,8700 0,2982 100 0,8975 0,2641 ResNet-50 0,01 0,8925 0,2494 10 0,9150 0,2342 0,001 0,9075 0,2420 50 0,9075 0,2255 0,0001 0,9150 0,2342 100 0,9400 0,2198
oleh  model  sebagai  citra malignant ,  dan  sebaliknya,  citra malignant yang  diprediksi  sebagai  citra benign oleh  model, yaitu  sebanyak  23  dan  13  citra.  Tidak  jauh  berbeda  dengan model VGG-16, model ResNet-50 memiliki nilai 185 dan 191 untuk citra yang diklasifikasikan sesuai pada kelas benign dan malignant .  Sementara  itu,  jumlah  citra benign yang  salah diprediksi  sebagai  citra malignant ,  dan  sebaliknya,  citra malignant yang dianggap benign oleh model, adalah sebanyak 15  dan  9  citra.  Dengan  demikian,  dapat  dikatakan  bahwa sebagian  besar  citra  uji  dapat  diklasifikasikan  sesuai  dengan kelasnya.
Selain  akurasi  yang  dihitung  dengan  (1),  penghitungan kinerja  juga  dilakukan  berdasarkan  nilai  presisi,  sensitivitas, dan f 1 -score . Dengan menggunakan (2) sampai (4), diperoleh nilai rata-rata presisi, sensitivitas, dan f 1 -score pada VGG-16 sebesar 0,91. Hal ini menunjukkan bahwa model VGG-16 yang diusulkan  dapat  memberikan  kinerja  yang  baik  dalam mengklasifikasikan  citra  dermoskopi  kanker  kulit.  Sementara itu, dapat dilihat bahwa model ResNet-50 dapat mengklasifikasikan  citra  lebih  baik  daripada  model  VGG-16. Pengukuran  kinerja  model  ResNet-50  yang  diusulkan menunjukkan bahwa nilai rata-rata presisi, sensitivitas, dan f 1 - score yang dihasilkan model ResNet-50  memiliki nilai sama, yaitu 0,94.
Hasil  terbaik  pada  setiap  skenario  yang  diuji  dimodelkan dalam  grafik  pada  Gambar  5.  Setelah  menerapkan  skenario pengubahan  ukuran,  dilakukan  skenario  1,  yaitu optimizer ; skenario 2, yaitu batch size ; skenario 3, yaitu learning rate ; dan skenario  4,  yaitu epoch .  Dapat  dilihat  pada  Gambar  5  bahwa untuk model VGG-16 tidak terdapat peningkatan akurasi dalam setiap skenarionya. Hal ini menunjukkan bahwa skenario resize dengan  ukuran  citra  128  ×  128  piksel  dan hyper  parameter tuning yang telah ditentukan pada awal pengujian memberikan hasil  terbaik.  Lain  halnya  dengan  model  ResNet-50  yang hampir  selalu  mengalami  peningkatan  akurasi  dalam  setiap skenario yang diberikan, kecuali pada skenario 1 dan skenario 2,  yaitu optimizer dan batch  size yang  memiliki  nilai  akurasi
terbaik  yang  sama.  Oleh  karena  itu,  skenario  terakhir  pada model  ResNet-50  merupakan  skenario  yang  memberikan akurasi optimal. Sementara itu, pada model VGG-16, akurasi terbaik telah didapatkan sejak skenario resize .
Perbandingan  hasil  kinerja  model  yang  diusulkan  dengan model  lainnya  disajikan  pada  Tabel  V.  Berdasarkan  nilai akurasi, model yang diusulkan memberikan akurasi yang lebih baik dibandingkan dengan model lainnya yang menggunakan dataset sama, yaitu citra dermoskopi kanker kulit dari Kaggle yang mengklasifikasikan citra ke dalam dua kelas ( benign dan malignant ).  Menggunakan  model  yang  sama,  yaitu  VGG-16, penelitian  ini  memberikan  kinerja  lebih  unggul  berdasarkan hasil akurasi, yaitu 91%, dibandingkan penelitian sebelumnya, yaitu  89,09%  [12]. Dataset yang  sama,  yaitu  Kaggle  dan HAM10000  telah  diuji  menggunakan pre-trained  VGG-16 model dan  ResNet-50  dan  memberikan  akurasi  yang  tidak berbeda secara signifikan, yaitu 88% untuk model VGG-16 dan 87%  untuk  model  ResNet-50  [6].  Hasil  akurasi  tersebut diberikan  oleh  dua dataset yang  berbeda,  tetapi  mempunyai nilai  yang  sama.  Hal  ini  berarti  bahwa  kedua  model  yang diusulkan, VGG-16 dan ResNet-50, memberikan kinerja lebih baik.  Selain  itu,  dengan  menerapkan  model  ResNet-50  dan skenario fine-tuning yang  sama,  kecuali  pada Dense_3 digunakan  fungsi  aktivasi sigmoid ,  penelitian  sebelumnya memberikan  akurasi  87,87%  pada epoch 150  [33].  Model ResNet-50  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini  menerapkan epoch yang  lebih  kecil,  yaitu  100,  dan  menghasilkan  kinerja terbaik  dibandingkan  model  lainnya  yang  ada  pada  Tabel  V, yaitu sebesar 94%.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian ini menggunakan teknik deep transfer learning dengan pre-trained deep  CNN VGG-16 dan  ResNet-50. Data latih,  data  validasi,  dan  data  uji  yang  digunakan  berasal  dari dataset Kaggle. Model telah diuji menggunakan berbagai hyper parameter yang  berbeda,  yaitu optimizer yang  terdiri  atas Adam, SGD, dan RMSprop. Selain itu, model juga diuji dengan parameter batch size 32, 64, dan 128; learning rate 0,01, 0,001, dan 0,0001; serta epoch 10, 50, dan 100. Model yang diusulkan memberikan  kinerja  terbaiknya  dengan  akurasi  91%  untuk model  VGG-16  dan  akurasi  94%  untuk  model  ResNet-50. Masih  terdapat  banyak  celah  untuk  meningkatkan  akurasi dalam  mengklasifikasikan  citra  kanker  kulit.  Dengan menggunakan pre-trained model yang berbeda, skenario fine- tuning, dan hyper  parameter  tuning lainnya,  akurasi  model dalam  mengklasifikasikan  citra  kanker  kulit  akan  dapat ditingkatkan.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan  pada  artikel  berjudul  “ Deep  Transfer  Learning untuk  Meningkatkan  Akurasi  Klasifikasi  pada  Citra Dermoskopi Kanker Kulit”.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  Direktorat  Jenderal Pendidikan Islam Kementerian Agama Republik Indonesia dan semua  pihak  yang  telah  mendukung  keberlangsungan penelitian ini.

## REFERENSI
[1]  WHO (2022) “Cancer,” [Online], https://www.who.int/news-room/fact- sheets/detail/cancer, tanggal akses: 7-Jun-2022.
[2]  M.S. Ali dkk., “An  Enhanced  Technique  of Skin Cancer Classification
Gambar 5. Grafik akurasi terbaik pada setiap skenario.
T ABEL V
P ERBANDINGAN DENGAN S TATE - OF - THE -A RT M ODEL YANG D IUSULKAN Teknik/Model Dataset Akurasi (%) SVM and KNN [34] Kaggle 70,61 Random forest [35] Kaggle 84,20 CNN [33] Kaggle 87,87 Transfer learning VGG-16 [6] Kaggle dan HAM10000 88,00 Transfer learning VGG-16 [12] Kaggle 89,09 Transfer learning VGG-16 Kaggle 91,00 Transfer learning ResNet-50 Kaggle 94,00 88 89 90 91 92 93 94 95 Ukuran 1 2 3 4 Ak uras i Skenario Pengujian VGG-16 ResNet-50
Using  Deep  Convolutional  Neural  Network  with  Transfer  Learning Models,” Mach.  Learn.  Appl. ,  Vol.  5,  hal.  1-8,  Sep.  2021,  doi: 10.1016/j.mlwa.2021.100036.
[3]  M.A.  Kassem,  K.M.  Hosny,  dan  M.M.  Fouad,  “Skin  Lesions Classification  into  Eight  Classes  for  ISIC  2019  Using  Deep Convolutional  Neural  Network  and  Transfer  Learning,” IEEE  Access , Vol. 8, hal. 114822–114832, Jun. 2020, doi:
10.1109/ACCESS.2020.3003890.
[4]  M.R.  Hasan  dkk.,  “Comparative  Analysis  of  Skin  Cancer  (Benign  vs. Malignant) Detection Using Convolutional Neural Networks,” J. Healthc. Eng. , Vol. 2021, hal. 1-17, Des. 2021, doi: 10.1155/2021/5895156.
[5]  P.P.  Naik,  “Cutaneous  Malignant  Melanoma:  A  Review  of  Early Diagnosis and Management,” World J. Oncol. , Vol. 12, No. 1, hal. 7–19, Feb. 2021, doi: 10.14740/wjon1349.
[6]  S. Bechelli dan J. Delhommelle, “Machine Learning and Deep Learning Algorithms for Skin Cancer Classification from Dermoscopic Images,” Bioeng. , Vol. 9, No. 3, hal. 1–18, Mar. 2022, doi: 10.3390/bioengineering9030097.
[7]  T.J.  Brinker  dkk.,  “Skin  Cancer  Classification  Using  Convolutional Neural Networks: Systematic Review,” J. Med. Internet Res. , Vol. 20, No. 10, hal. 1–8, Okt. 2018, doi: 10.2196/11936.
[8]  P.M.M.  Pereira  dkk.,  “Skin  Lesion  Classification  Enhancement  Using Border-Line  Features  –  The  Melanoma  vs  Nevus  Problem,” Biomed. Signal  Process.  Control ,  Vol.  57,  hal.  1-8,  Mar.  2020,  doi: 10.1016/j.bspc.2019.101765.
[9]  G. Argenziano dkk., “Dermoscopy Improves Accuracy of Primary Care Physicians to Triage Lesions Suggestive of Skin Cancer,” J. Clin. Oncol. , Vol. 24, No. 12, hal. 1877–1882, Apr. 2006, doi: 10.1200/JCO.2005.05.0864.
[10]  S.M. Jaisakthi, P. Mirunalini, dan C. Aravindan, “Automated Skin Lesion Segmentation  of  Dermoscopic  Images  Using  GrabCut  and  K-Means,” IET Comput. Vis. , Vol. 12, No. 8, hal. 1088–1095, Des. 2018.
[11]  R.  Agustina,  R.  Magdalena,  dan  N.K.C.  Pratiwi,  “Klasifikasi  Kanker Kulit  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  dengan Arsitektur VGG-16,” ELKOMIKA J. Tek. Energi Elektr. Tek. Telekomun. Tek.  Elektron. ,  Vol.  10,  No.  2,  hal.  446–457,  Apr.  2022,  doi: 10.26760/elkomika.v10i2.446.
[12]  V. Anand dkk., “An Enhanced Transfer Learning Based Classification for Diagnosis of Skin Cancer,” Diagnostics , Vol. 12, No. 7, hal. 1-18, Jul. 2022, doi: 10.3390/diagnostics12071628.
[13]  Y.  Wu  dkk.,  “Skin  Cancer  Classification  with  Deep  Learning:  A Systematic Review,” Front.  Oncol. ,  Vol.  12,  hal.  1–20,  Jul.  2022,  doi: 10.3389/fonc.2022.893972.
[14]  M.A.  Kassem,  K.M.  Hosny,  R.  Damaševičius,  dan  M.M.  Eltoukhy, “Machine  Learning  and  Deep  Learning  Methods  for  Skin  Lesion Classification and Diagnosis: A Systematic Review,” Diagnostics , Vol.
11, No. 8, hal. 1–29, Jul. 2021, doi: 10.3390/diagnostics11081390.
[15]  A. Saber dkk., “A Novel Deep-Learning Model for Automatic Detection and  Classification  of  Breast  Cancer  Using  the  Transfer-Learning Technique,” IEEE  Access ,  Vol.  9,  hal.  71194–71209,  Mei  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3079204.
[16]  R.  Refianti,  A.B.  Mutiara,  dan  R.P.  Priyandini,  “Classification  of Melanoma  Skin  Cancer  Using  Convolutional  Neural  Network,” Int.  J. Adv. Comput. Sci. Appl. , Vol. 10, No. 3, hal. 409–417, Mar. 2019, doi: 10.14569/IJACSA.2019.0100353.
[17]  S.  Saidah,  I.P.Y.N.  Suparta,  dan  E.  Suhartono,  “Modifikasi Convolutional Neural Network Arsitektur GoogLeNet dengan Dull Razor Filtering untuk Klasifikasi Kanker Kulit,” J. Nas. Tek. Elekt., Teknol. Inf. ,
Vol. 11, No. 2, hal. 148–153, Mei 2022, doi: 10.22146/jnteti.v11i2.2739.
[18]  H.A. Haenssle dkk., “Man Against Machine: Diagnostic Performance of a  Deep  Learning  Convolutional  Neural  Network  for  Dermoscopic Melanoma  Recognition  in  Comparison  to  58  Dermatologists,” Ann. Oncol. ,  Vol.  29,  No.  8,  hal.  1836–1842,  Agu.  2018,  doi:
10.1093/annonc/mdy166.
[19]  T.J.  Brinker  dkk.,  “A  Convolutional  Neural  Network  Trained  with Dermoscopic  Images  Performed  on  Par  With  145  Dermatologists  in  a Clinical Melanoma Image Classification Task,” Eur. J. Cancer , Vol. 111, hal. 148–154, Apr. 2019, doi: 10.1016/j.ejca.2019.02.005.
[20]  S. Guan dan M. Loew, “Breast Cancer Detection Using Transfer Learning in Convolutional Neural Networks,” 2017 Appl. Imag. Pattern Recognit. Workshop (AIPR) , 2017, hal. 1–8, doi: 10.1109/AIPR.2017.8457948.
[21]  M.  Hussain,  J.J.  Bird,  dan  D.R.  Faria,  “A  Study  on  CNN  Transfer Learning  for  Image  Classification,”  dalam Advances  in  Computational Intelligence Systems , A. Lotfi dkk, Eds., Cham, Swiss: Springer Cham, 2019, hal. 191–202, 2019, doi: 10.1007/978-3-319-97982-3_16.
[22]  S.  Tammina,  “Transfer  Learning  Using  VGG-16  with  Deep Convolutional Neural Network for Classifying Images,” Int. J. Sci. Res. Publ. , Vol. 9, No. 10, hal. 143-150, Okt. 2019, doi: 10.29322/ijsrp.9.10.2019.p9420.
[23]  Shallu  dan  R.  Mehra,  “Breast  Cancer  Histology  Images  Classification: Training from Scratch or Transfer Learning?” ICT Express , Vol. 4, No. 4, hal. 247–254, Des. 2018, doi: 10.1016/j.icte.2018.10.007.
[24]  D.M.  Wonohadidjojo,  “Perbandingan  Convolutional  Neural  Network pada  Transfer  Learning  Method  untuk  Mengklasifikasikan  Sel  Darah Putih,” Ultimics  J. Tek. Inform. , Vol. 13, No. 1, hal. 51–57, Jun. 2021, doi: 10.31937/ti.v13i1.2040.
[25]  Z.  Aliyah,  A.  Arifianto,  dan  F.  Sthevanie,  “Classifying  Skin  Cancer  in Digital Images Using Convolutional Neural Network with Augmentation,” Indonesia J. Comput. (Indo-JC) , Vol. 5, No. 2, hal. 55–66, Sep. 2020, doi: 10.21108/indojc.2020.5.2.455.
[26]  A. Abubakar, M. Ajuji, dan I.U. Yahya, “Comparison of Deep Transfer Learning Techniques in Human Skin Burns Discrimination,” Appl. Syst. Innov. , Vol. 3, No. 2, hal. 1–15, Apr. 2020, doi: 10.3390/asi3020020.
[27]  A.V. Ikechukwu, S. Murali, R. Deepu, dan R.C. Shivamurthy, “ResNet- 50 vs VGG-19 vs Training from Scratch: A Comparative Analysis of the Segmentation  and  Classification  of  Pneumonia  from  Chest  X-Ray Images,” Glob. Transit. Proc. , Vol. 2, No. 2, hal. 375–381, Nov. 2021, doi: 10.1016/j.gltp.2021.08.027.
[28]  R.A. Khan, A. Crenn, A. Meyer, dan S. Bouakaz, “A Novel Database of Children’s  Spontaneous  Facial  Expressions  (LIRIS-CSE),” Image  Vis. Comput. , Vol. 83–84, hal. 61–69, Mar.-Apr. 2019, doi: 10.1016/j.imavis.2019.02.004.
[29]  C.  Nwankpa,  W.  Ijomah,  A.  Gachagan,  dan  S.  Marshall,  “Activation Functions:  Comparison  of  Trends  in  Practice  and  Research  for  Deep Learning,” 2018, arXiv :1811.03378.
[30]  X. Qin dkk., “A Faster R-CNN Based Method for Comic Characters Face Detection,” 2017  14th  IAPR  Int.  Conf.  Doc.  Anal.,  Recogn.  (ICDAR) , 2017, hal. 1074–1080, doi: 10.1109/ICDAR.2017.178.
[31]  M.  Korpusik  dan  J.  Glass,  “Convolutional  Neural  Networks  and Multitask Strategies for Semantic Mapping of Natural Language Input to a  Structured  Database,” 2018  IEEE  Int.  Conf.  Acoust.  Speech,  Signal Process.
(ICASSP) , 2018, hal. 6174–6178, doi:
10.1109/ICASSP.2018.8461769.
[32]  E.  Solovyeva  dan  A.  Abdullah,  “Binary  and  Multiclass  Text Classification  by  Means  of  Separable  Convolutional  Neural  Network,” Inventions , Vol. 6, No. 4, Okt. 2021, doi: 10.3390/inventions6040070.
[33]  K. Manasa dan D.G.V. Murthy, “Skin Cancer Detection Using VGG-16,”
Eur. J. Mol. Clin. Med. , Vol. 8, No. 1, hal. 1419–1426, Jan. 2021.
[34]  M. Faruk dan N. Nafi’iyah, “Klasifikasi Kanker Kulit Berdasarkan Fitur Tekstur, Fitur Warna Citra Menggunakan SVM dan KNN,” Telematika , Vol. 13, No. 2, hal. 100–109, Agu. 2020, doi: 10.35671/telematika.v13i2.987.
[35]  N.  Khasanah  dkk.,  “Skin  Cancer  Classification  Using  Random  Forest Algorithm,” J. Ilm. Sisfotenika , Vol. 11, No. 2, hal. 137–147, Jul. 2021, doi: 10.30700/jst.v11i2.1122.