## Penerapan Metode Mobile-Net Untuk Klasifikasi Citra Penyakit Kanker Paru-Paru
Umi Khultsum 1,* , Fajar Sarasati 2 , Ghofar Taufik 3
1 Fakultas Teknik dan Informatika, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika, Pontianak, Indonesia
2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Program Studi Bisnis Digital, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia
3 Fakultas Teknik dan Informatika, Program Studi Teknologi Komputer, Universitas Bina Sarana Informatika, Jakarta, Indonesia Email: 1,* umikhultsum.ukm@bsi.ac.id, 2 fajar.fss@nusamandiri.ac.id, 3 ghofar.gft@bsi.ac.id Email Penulis Korespondensi: umikhultsum.ukm@bsi.ac.id Submitted 30-09-2022 ; Accepted 15-10-2022 ; Published 31-10-2022

## Abstrak
Kanker paru sebagai penyebab utama dari semua diagnosis kanker yang mencapai 13 persen didunia. Berdasarkan WHO kanker paru merupakan jenis kanker terbanyak pada laki-laki di Indonesia dan terbanyak kelima untuk semua jenis kanker pada perempuan. Hal ini disebabkan karena kebiasaan merokok mayoritas dialami oleh laki-laki sehingga menyebabkan kanker pada jaringan paru-paru. Hingga saat ini belum ada metode skrining yang sesuai bagi kanker paru secara umum. Metode skrining yang telah direkomendasikan untuk deteksi kanker paru terbatas pada kelompok pasien risiko tinggi. Padahal resiko tingkat keparahan penyakit kanker paru  akan semakin besar apabila tidak dilakukan deteksi sejak dini, sehingga akibatnya pasien penyakit kanker paru semakin sulit untuk diobati. Perkembangan teknologi Biomedical ini yang dapat dimanfaatkan untuk membantu proses deteksi dini pada pasien yang menderita penyakit  kanker  paru  tanpa  memandang  kriteria  kelompok  resiko  tinggi  terlebih  dahulu,  karena  jika  kanker  terdeteksi  lebih  awal, tingkat kematiannya menurun. Maka pada penelitian ini peneliti melakukan segmentasi dan klasifikasi penyakit kanker paru dengan menggunakan salah satu arsitektur dari algoritma CNN, yaitu Mobile-Net untuk memudahkan dalam proses klasifikasi dan deteksi penyakit kanker paru. Sebagaimana hasil penelitian yang dilakukan penulis pada citra Kanker paru-paru dengan proses segmentasi K- Means  dan  klasifikasi  menggunakan  metode  CNN  dengan  model  Mobile-Net  menghasilkan  akurasi  sebesar  96.70%  dan  Validasi akurasi sebesar 90.45%. Hal ini menunjukkan bahwa klasifikasi menggunakan Mobile-Net dengan proses segmentasi terlebih dahulu pada citra Kanker paru-paru dapat secara baik dapat mengklasifikasikan jenis penyakit secara baik.
Kata Kunci: Kanker Paru; Segmentasi; Klasifikasi; Mobile-Net; K-Means;CNN

## Abstract
Lung cancer is the main cause of all cancer diagnoses which reaches 13 percent in the world. According to WHO, lung cancer is the most common type of cancer in men in Indonesia and the fifth most common for all types of cancer in women. This is because the majority of smoking is experienced by men, causing lung cancer. Until now there is no suitable screening method for lung cancer in general.  Screening  methods  that  have  been  recommended  for  the  detection  of  lung  cancer  are  limited  to  high-risk  patient  groups. Whereas the risk of the severity of lung cancer will be even greater if it is not detected early, so as a result lung cancer  patients are increasingly difficult to treat. The development of this biomedical technology can be used to assist the early detection process in patients suffering from lung cancer regardless of the criteria for the high risk group first, because if cancer is detected early, the death rate decreases. So in this study the researchers segmented and classified lung cancer using one of the architectures of the CNN algorithm, namely Mobile-Net to facilitate the classification and detection process of lung cancer. As the results of the research conducted by the author on the image of lung cancer with the K-Means segmentation process and classification using the CNN method with the Mobile- Net model, the accuracy is 96.70% and the validation accuracy is 90.45%. This shows that the classification using Mobile-Net with the segmentation process first on the lung cancer image can properly classify the type of disease well.
Keywords : Lung Cancer; Segmentation; Classification; Mobile-Net; K-Means;CNN

## 1. PENDAHULUAN
Kanker paru sebagai penyebab utama keganasan di dunia, mencapai 13 persen dari semua diagnosis kanker. Selain itu kanker paru juga menyebabkan 1/3 dari seluruh kematian akibat kanker pada laki-laki. Berdasarkan WHO kanker paru merupakan  jenis  kanker  terbanyak  pada  laki-laki  di  Indonesia  dan  terbanyak  kelima  untuk  semua  jenis  kanker  pada perempuan [1]. Hal ini disebabkan karena kebiasaan merokok mayoritas dialami oleh laki-laki sehingga menyebabkan kanker pada jaringan paru-paru.
Data hasil pemeriksaan di laboratorium Patalogi Anatomi RSUP Persahabatan kanker paru merupakan lebih dari 50 persen kasus dari semua jenis kanker yang didiagnosa. Data registrasi kanker Rumah Sakit Dharmais tahun 2003-2007 menunjukkan bahwa kanker trakea, bronkus dan paru merupakan keganasan terbanyak kedua pada pria (13,4%) setelah kanker nasofaring (13,63%) dan merupakan penyebab kematian akibat kanker terbanyak pada pria (28,94%) [1].
Namun hingga saat ini belum ada metode skrining yang sesuai bagi kanker paru secara umum. Metode skrining yang telah direkomendasikan untuk deteksi kanker paru terbatas pada kelompok pasien risiko tinggi.  Pada pasien yang tidak memenuhi kriteria “kelompok risiko tinggi”, pemeriksaan low-dose CT scan tidak direkomendasikan. Selain itu, pada pasien yang tidak dapat menjalani terapi kanker paru akibat keterbatasan biaya atau kondisi kesehatan yang tidak memungkinkan, maka pemeriksaan ini tidak disarankan [1].
Pada penelitian yang dilakukan oleh Geng dkk Citra CT Scan dari parenkim paru diambil untuk diagnosis langkah pertama, untuk masalah segmentasi parenkim paru mengusulkan metode segmentasi kombinasi VGG-16 dan konvolusi dilated convolution. Hasil eksperiment dihasilkan metrik utama Dice Similarity Coeffisient(DSC ) adalah 0,9867. Hasil
percobaan menunjukkan bahwa metode ini bisa efektif segmentasi area parenkim paru, dan dibandingkan dengan metode konvensional lainnya dengan lebih baik [2].
Sedangkan penelitian yang dilakukan oleh Basturk dkk menggunakan 1457 citra PET 18 F-FDG untuk menguji kontribusi  peritumoral  area  dalam  gambar  PET pada klasifikasi subtipe tumor.  Peneliti menilai perceptron  multilayer (MLP) dan tiga model convolutional neural network (CNN) seperti SqueezeNet, VGG16 dan VGG19 menggunakan tiga jenis gambar dalam percobaan ini. Haislnya adalah masuknya daerah atau jaringan peritumoral keduanya berkontribusi pada keberhasilan model dan membuat upaya segmentasi tidak diperlukan [3].
Penelitian  yang dilakukan oleh  Muhammad Iqbal  Fajri mengenai deteksi  kanker paru-paru  pada  citra CT  Scan Paru  yang  diolah  menggunakan  CNN  bertujuan  untuk  mendeteksi  kanker  paru,  tingkat  akurasinya  mencapai  86,67%, sedangkan untuk mengidentifikasi penyakit kanker paru, tingkat akurasi yang dihasilkan sebesar 66,667% [4].
Prajwal  Rao,  dkk  [5]  menerapkan  CNN  pada  penelitianya.  Penelitian  yang  disajikan  yaitu  pendekatan  yang menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNNs) untuk  mengklasifikasikan  tumor  yang  terlihat  pada  pemindaian tomografi  komputer  skrining  kanker  paru  sebagai  ganas  atau  jinak.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa  akurasi  klasifikasi untuk jaringan ini berkinerja lebih baik daripada jaringan saraf tradisional.
Worku  Jifara,  dkk  [6]  pada  penelitianya  mengusulkan  metode  deteksi  kanker  paru  otomatis  menggunakan convolutional  neural  network  dengan  mempertimbangkan  berbagai  arsitektur  dan  menganalisis  pengaruhnya  terhadap kinerja pendeteksian. Deteksi yang dihasilkan cepat secara umum, dibandingkan dengan metode deteksi kanker paru lain Adarsh Pradhan, dkk [7] menggunakan 3D Convolutional Neural Network (CNN) untuk identifikasi kanker paru- paru  dari  pemindaian Computed  Tomography  (CT) pasien,  karena  CNN  memudahkan  untuk  mendapatkan  informasi penting dari citra. Pada penelitianya membagi kumpulan data yang telah diproses sebelumnya menjadi 60%, 20% dan 20% untuk masing-masing pelatihan, validasi dan pengujian, dan memperoleh akurasi pelatihan 83,33%.
Klasifikasi adalah salah satu jenis analisis data yang dapat membantu seseorang dalam memprediksi label kelas dimana sampel harus diklasifikasikan. Berbagai macam teknik klasifikasi telah diusulkan dalam bidang-bidang seperti pembelajaran mesin, sistem pakar dan statistik [8]. Salah satu teknik klasifikasi dapat diterapkan menggunakan algoritma CNN. CNN merupakan salah satu metode yang telah mencapai keberhasilan yang signifikan di bidang computer vision , seperti klasifikasi citra, target tracking , deteksi citra, dan segmentasi citra semantik. Perkembangan teknologi Biomedical ini yang dapat dimanfaatkan untuk membantu proses deteksi dini pada pasien yang  menderita  penyakit  kanker  paru  tanpa  memandang  kriteria  kelompok  resiko  tinggi  terlebih  dahulu,  karena  jika kanker terdeteksi lebih awal, tingkat kematiannya menurun. Semakin  tinggi waktu deteksi semakin tinggi fatalitasnya. Maka  pada  penelitian  ini  peneliti  melakukan  segmentasi  dan  klasifikasi  penyakit  kanker  paru  dengan  menggunakan metode  Mobile-Net  untuk  memudahkan  dalam  proses  deteksi  dan  diagnose  penyakit  kanker  paru.  Klasifikasi menggunakan Mobile-Net dengan proses segmentasi terlebih dahulu pada citra Kanker paru-paru dapat secara baik dapat mengklasifikasikan jenis citra kanker paru-paru dibanding dengan penelitian terdahulu yang telah diuraikan diatas hanya menggunakan metode CNN saja.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada bagian ini menjelaskan metode penelitian yang diterapkan dalam penelitian ini. Dataset yang digunakan yaitu citra MRI  Kanker  paru-paru  yang  diperoleh  dari  Kaggle.  Kemudian  dataset  tersebut  dilakukan  preprocessing  dengan mengubah ukuran citra. Setelah itu dilakukan segmentasi menggunakan K-Means dan yang terakhir dilakukan klasifikasi dengan Mobile-Net. Berikut alur metode penelitian yang dapat dilihat pada gambar 1.

## 2.1  Pengambilan Dataset
Dataset citra kanker paru paru diambil dari Kaggle. Terdapat 3 kelas dalam dateset tersebut dengan total citra 720, yaitu 240 citra pada kelas Bengin Casess, 240 citra pada kelas  Malignant Casess, dan 240 citra pada kelas Normal Casess. Seluruh citra memiliki ukuran 512x512 piksel. Berikut sampel citra kanker paru paru pada setiap kelas, dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Sampel Citra Kelas Sampel Citra Bengin Casess Malignant Casess Normal Casess

## 2.2 Prepocessing
Proses preprocessing adalah proses pengolahan data pada citra asli sebelum citra tersebut diolah menggunakan algoritma Convolutional  Neural  Network  (CNN) [9].  Pada  tahap preprocessing menerapkan  fungsi resize citra  dan  segmentasi. Resize  citra  bertujuan  untuk  membantu  mempercepat  dan  mempermudah  meprosesan  data  training  dan  mendapatkan perhitungan pengujian model yang baik. Pada proses ini ukuran citra diubah menjadi ukuran yang lebih kecil dari ukuran, yaitu 512x512 pixel menjadi 224x224 pixel.
Segmentasi citra merupakan komponen penting dalam banyak sistem pemahaman visual. Ini melibatkan partisi citra menjadi beberapa segmen atau objek [10]. Pada tahap ini dilakukan proses segmentasi citra menggunakan algoritma K-Means.
Algoritma  K-means  didefinisikan  sebagai berikut  [11].  Diasumsikan  bahwa  set  S  berisi N  instance  yang harus dikelompokkan ke dalam cluster K, S = {X1, X2, ..., XN}. Cluster ditentukan oleh centroids Ci di mana i = 1, 2,…, K. Centroid awal dipilih secara acak. Proses berulang dimulai setelah inisialisasi. Di  setiap  instance iterasi ditetapkan ke cluster dengan pusat massa terdekat. Seperti disebutkan sebelumnya, jarak dapat didefinisikan dengan cara yang berbeda. Setelah menentukan cluster , sentroid diperbarui. Ini adalah langkah kedua di setiap iterasi. Berdasarkan instance yang ditetapkan ke satu cluster , centroid dihitung sebagai berikut:
𝑐 𝑖 = 1 | 𝑆 𝑖 | ∑ 𝑋 𝑗 𝑋 𝑗 ∈𝑆 𝑖 (1)
Dimana | Si | adalah jumlah total instance yang berada di cluster i dan i = 1, 2,…, K.
Algoritme  k-means  dasar  didefinisikan  sebagai  masalah  pengoptimalan  di  mana  tujuannya  adalah  untuk meminimalkan jumlah kuadrat jarak Euclidean antara instance di dalam setiap cluster dan sentroidnya. Fungsi tersebut didefinisikan sebagai berikut:
𝑓𝑖𝑡 = ∑ ∑ 𝑑(𝑐 𝑖, 𝑋 𝑗 ∈𝑆 𝑖 𝐾 𝑖−1 𝑋 𝑗 ) (2)
di mana d (a, b) menunjukkan jarak Euclidean kuadrat antara a dan b.
JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , Vol. 9 No. 5, Oktober 2022 e-ISSN 2715-7393 (Media Online), p-ISSN 2407-389X (Media Cetak) DOI 10.30865/jurikom.v9i5.4918 Hal 1366−1374 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## 2.2 Split Data
Pada  tahap  ini dataset yang  digunakan  dibagi  menjadi  data training ,  data testing dan  data  validasi.  Data  training  ini digunakan  untuk  melatih  algoritma  yang  digunakan,  sedangkan  data  testing  digunakan  untuk  mengetahui  performa algoritma yang sudah dilatih sebelumnya ketika menemukan data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya [12] . Data validasi digunakan sebagai proses validasi model untuk mencegah terjadinya overviting [13]. Pembagian dataset tersebut yaitu data training 80%, data testing 10% dan data validasi 10%.

## 2.3  Klasifikasi
Klasifikasi citra adalah suatu prosedur untuk menetapkan setiap piksel dalam suatu citra ke dalam kelas atau kategori tertentu berdasarkan karakteristik statistik nilai kecerahan [14].
MobileNet adalah streamlined architecture yang menggunakan konvolusi yang dapat dipisahkan secara mendalam untuk membangun deep convolutional neural networks yang ringan dan menyediakan model yang efisien untuk aplikasi mobile dan embedded vision [15] . Struktur MobileNet didasarkan pada filter yang dapat dipisahkan secara mendalam [16], seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Arsitektur MobileNet
Pada bagian a merupakan lapisan Depthwise Convolution, bagian b Lapisan Pointwise Convolution, dan bagian merupakan  c  Kedalaman  konvolusi  yang  dapat  dipisahkan  dengan  lapisan  Depthwise  dan  Pointwise  diikuti  oleh batchnorm dan ReLu.
Konvolusi Depthwise adalah reduced version of convolution, di mana setiap saluran akan menjalani proses secara terpisah. Konvolusi asli dengan tinggi × lebar × peta fitur masukan saluran dibagi menjadi beberapa kelompok tergantung pada  jumlah  saluran,  yang  menandakan  kedalaman.  Pengurangan  ukuran  kernel  juga  akan  mengikuti  pengelompokan yang  sama.  Konvolusi  depthwise  mengumpulkan  fitur  spasial  secara  terpisah  dan  dengan  demikian  jumlah  parameter yang dibutuhkan juga berkurang secara signifikan [17].
Konvolusi  pointwise  adalah  kebalikan  dari  konvolusi  depthwise.  Lebar  dan  tinggi  kernel  diatur  ke  1,  tetapi kedalamannya  akan  tergantung  pada  jumlah  saluran  input. Ini  akan  mengalir  tepat  setelah  konvolusi  depthwise  untuk mewakili konvolusi penuh tetapi dengan jumlah parameter yang jauh lebih sedikit. Ini dapat digunakan untuk mengatur dimensi fitur saluran keluaran [17].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Prepocessing
Berdasarkan  metode  penelitian  yang  sudah  dijelaskan  diatas,  menggunakan  720  citra  kanker  paru-paru.  Dilakukan preprocessing dengan  mengubah  ukuran  citra  menjadi  224x224  untuk  membantu  mempercepat  dan  mempermudah meprosesan data training dan mendapatkan perhitungan pengujian model yang baik. Kemudian citra tersebut dilakukan segmentasi menggunakan K-means agar citra terlihat lebih jelas. Berikut hasil dari segementasi menggunakan K-means, dapat dilihat pada tabel dibawah.
Tabel 2. Sampel Hasil Segementasi Citra Kelas Bengin Casess
Citra Asli Hasil Segmentasi
Tabel  2  merupakan  hasil  segmentasi  menggunakan  K-Means  pada  kelas  Bengin  Casess.  Bengin  Casess  ini merupakan  kanker  paru-paru  yang  tergolong  ringan.  Pada  tabel  2  menampilkan  5  citra  sebagai  sampel  dari  hasil segmentasi. Terlihat pada tabel bahwa citra yang telah disegmentasi menjadi semakin jelas dibandingkan dengan citra asli.
Tabel 3. Sampel Hasil Segementasi Citra Kelas Malignant Casess
Citra Asli
Hasil Segmentasi
Tabel 3 merupakan hasil segmentasi menggunakan K-Means pada kelas Malignant Casess. Malignant Casess ini merupakan  kanker  paru-paru  yang  tergolong  parah.  Pada  citra  yang  ditunjukkan  pada  bagian  paru-paru  hampir  tidak terlihat karena tertutup oleh kanker. Pada tabel 3 menampilkan 5 citra sebagai contoh dari hasil segmentasi. Terlihat pada tabel bahwa citra yang telah disegmentasi menjadi semakin jelas dibandingkan dengan citra asli.
Tabel 4 . Sampel Hasil Segementasi Citra Kelas Normal Casess
Citra Asli Hasil Segmentasi
Tabel  4  merupakan  hasil  segmentasi  menggunakan  K-Means  pada  kelas  Normal  Casess.  Normal  Casess  ini merupakan paru-paru sehat, yang tidak terserang penyakit kanker. Pada citra yang ditunjukkan pada bagian paru-paru
masih bersih tidak tertup oleh kanker atau tidak terdeteksi dalam penyakit kanker paru-paru. Pada tabel 4 menampilkan 5 citra sebagai contoh dari hasil segmentasi. Terlihat pada tabel bahwa citra yang telah disegmentasi menjadi semakin jelas dibandingkan dengan citra asli.

## 3.2 Klasifikasi
Gambar 2. Modifikasi Arsitektur Mobile-Net
Setelah proses segmentasi selesai, kemudian dilakukan klasifikasi menggunakan arsitektur Mobile-Net. Arsitektur tersebut  telah dimodifikasi  untuk  mendapatkan  model  performa  yang  baik.  Pada  arsitektur  ini dimulai dengan  lapisan konvolusi pertama kemudian diikuti dengan 13 lapisan dari lapisan depthwise convolution dan setiap lapisan diikuti oleh lapisan pointwise convolution . Fungsi aktivasi Batch normalization (BN) dan Rectified Linear Unit (ReLU) diterapkan setelah setiap lapisan konvolusi depthwise dan pointwise . Fungsi ini digunakan untuk membuat jarigan lebih cepat dan stabil. Setelah fitur citra input diekstraksi oleh semua lapisan convolutional, kemudian digunakan lapisan Global Average Pooling untuk  mengurangi  ukuran  peta  fitur  yang  diekstraksi.  Kemudian  yang  terakhir  yaitu  lapisan Dense yang menggunakan  fungsi  aktivasi Softmax .  Proses  selanjutnya  yaitu  output,  menampilkan  hasil  dari  klasifikasi  yang  telah dilakukan berdasarkan kelas penyakit yaitu, kelas Bengin Cases , kelas Malignant Cases , dan kelas Normal Cases .

## 3.3 Hasil Klasifikasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  evaluasi  penulis  melakukan  pengujian  terhadap  model  yang  sudah  dibuat  dengan mengevaluasi  hasil  dari  proses  klasifikasi.  Penulis  mengevaluasi  hasil  dari  akurasi  pada  data  testing.  Pada  proses klasifikasi dengan motode Mobile-Net menggunakan jumlah epoch 20, disetiap epoch mengalami kenaikan akurasi dan dengan mneggunakan jumlah epoch 20 akurasi yang dihasilkan yaitu 96.70%.

## Gambar 3. Grafik Akurasi
Pada  Gambar  3  merupakan  grafik  antara hasil  akurasi  data  validasi  dan  akurasi data  training.  Hasil  akurasi  ini diambil  dengan  jumlah  epoch  20.  Dapat  dilihat  pada  gambar  grafik  bahwa  akurasi  validasi  dan  akurasi  training  terus mengalami kenaikan disetiap epoch nya. Pada epoch 20 akurasi yang dihasilkan yaitu 96.35%.
Gambar 4. Grafik Loss
Pada Gambar 4 merupakan grafik antara loss data validasi dan loss data training. Hasil dari nilai loss ini diambil dengan jumlah epoch 20. Dapat dilihat pada gambar grafik bahwa nilai loss validasi dan loss training terus mengalami penurunan disetiap epoch nya atau nilai loss semakin kecil ini menunjukkan bahwa performa dari model yang digunakan memiliki kinerja yang bagus. Pada epoch 20 nilai loss yang dihasilkan yaitu 0,1905.

## Tabel 5. Confution Matrix
Prediksi
T ru e L ab el Bengin Cases Malignant Cases Normal Cases Bengin Cases 23 0 3 Malignant Cases 2 25 Normal Cases 0 20
Pada Tabel 5 menjelaskan bahwa pengenalan yang dihasilkan dengan metode CNN arsitektur Mobile-Net pada citra penyakit kanker paru-paru dapat dikenali dengan baik pada kelas Normal Cases dengan menghasilkan akurasi 100%. Hal  tersebut  terjadi  karena  pada  kelas  Normal  Cases  terdapat  seluruh  citra  terklasifikasikan  sebagai  Normal  Cases. Kemudian pada kelas Bengin Case 23 citra terdeteksi dengan benar dan 3 citra terdeteksi sebagai Normal Cases. Pada kelas Malignant Cases terdapat 25 citra terdeteksi dengan benar dan 2 citra terdeksi sebagai Bengin Cases.

## 4 KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat  disimpulkan  bahwa  dengan  teknik  segmentasi  menggunakan metode K-means dan metode Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan arsitektur MobileNet dapat digunakan sebagai  model  untuk  mengklasifikasi  citra  kanker  paru-paru.  Hasil  klasifikasi  pada  citra  kanker  paru-paru  dengan mengetahui tingkat keakuratan yang diperoleh dari hasil menerapkan metode CNN menggunakan arsitektur Mobile-Net yang telah dimodifikasi dilengkapi dengan tahapan prepocessing yaitu proses segmentasi menggunakan K-Means dengan hasil akurasi 96,70%. Akurasi tersebut menunjukkan bahwa metode Mobile-Net dapat dengan baik mengklasifikasi citra Kanker paru-paru kedalam 3 kelas, yaitu kelas Bengin Cases , kelas Malignant Cases , dan kelas Normal Cases . Penelitian mengenai klasifikasi citra kanker paru-paru untuk penelitian selanjutnya dapat menggunakan metode usulan baru yang dapat memberikan hasil yang lebih baik dalam proses pengklasifikasiannya.

## REFERENCES
[1] Kemenkes, “Panduan Penatalaksanaan Kanker Paru,” Buku Ajar Paru , pp. 125–143, 2019.
[2] L. Geng, S. Zhang, J. Tong, and Z. Xiao, “Lung segmentation method with dilated convolution based on VGG-16 network,” Comput. Assist. Surg. , vol. 24, no. sup2, pp. 27–33, 2019, doi: 10.1080/24699322.2019.1649071.
[3] A. Basturk, S. Karacavus, and B. Yilmaz, “Metabolic Imaging Based Sub-Classification of Lung Cancer,” vol. 8, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3040155.
[4] M. I. Fajri and L. Anifah, “Deteksi Status Kanker Paru-Paru Pada Citra Ct Scan Menggunakan Metode Fuzzy Logic,” Tek. Elektro , vol. 7 no. 3, pp. 121–126, 2018.
[5] P. Rao, N. A. Fereira, and R. Srinivasan, “Convolutional neural networks for lung cancer screening in computed tomography (CT) scans,” Proc. 2016 2nd Int. Conf. Contemp. Comput. Informatics, IC3I 2016 , pp. 489–493, 2016, doi: 10.1109/IC3I.2016.7918014.
[6] W. J. Sori, J. Feng, and S. Liu, “Multi-path convolutional neural network for lung cancer detection,” Multidimens. Syst. Signal
Process. , vol. 30, no. 4, pp. 1749–1768, 2019, doi: 10.1007/s11045-018-0626-9.
[7] A. Pradhan, B. Sarma, and B. K. Dey, “Lung Cancer Detection using 3D Convolutional Neural Networks,” 2020 Int. Conf. Comput. Perform. Eval. ComPE 2020 , pp. 765–770, 2020, doi: 10.1109/ComPE49325.2020.9200176.
[8] R. Annisa, “Analisis Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Penderita Penyakit Jantung,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 3, no. 1, pp. 22–28, 2019, [Online]. Available: http://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK/article/view/141.
[9] M. Arsal, B. Agus Wardijono, and D. Anggraini, “Face Recognition Untuk Akses Pegawai Bank Menggunakan Deep Learning Dengan Metode CNN,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 55–63, 2020, doi: 10.25077/teknosi.v6i1.2020.55-63.
[10]  S. Minaee, Y. Boykov, F. Porikli, A. Plaza, N. Kehtarnavaz, and D. Terzopoulos, “Image Segmentation Using Deep Learning : A Survey,” arXiv , pp. 1–22, 2020.
[11]  R. Capor Hrosik, E. Tuba, E. Dolicanin, R. Jovanovic, and M. Tuba, “Brain image segmentation based on firefly algorithm combined with k-means clustering,” Stud. Informatics Control , vol. 28, no. 2, pp. 167–176, 2019, doi: 10.24846/v28i2y201905.
[12]  M. Azhari, Z. Situmorang, and R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4.5, Random Forest, SVM dan Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 640, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.
[13]  Mulaab, Data Mining Konsep dan Apikasi . Malang: Media Nusa Kreatif, 2017.
[14]  C. Kamusoko, Improving Image Classifi cation . 2019.
[15]  W. Wang, Y. Li, T. Zou, X. Wang, J. You, and Y. Luo, “A novel image classification approach via dense-mobilenet models,” Mob. Inf. Syst. , vol. 2020, 2020, doi: 10.1155/2020/7602384.
[16]  C. Bi, J. Wang, Y. Duan, B. Fu, J. R. Kang, and Y. Shi, “MobileNet Based Apple Leaf Diseases Identification,” Mob. Networks Appl. , 2020, doi: 10.1007/s11036-020-01640-1.
[17]  S. Z. M. Zaki, M. A. Zulkifley, M. Mohd Stofa, N. A. M. Kamari, and N. A. Mohamed, “Classification of tomato leaf diseases using mobilenet v2,” Int. J. Artif. Intell. , vol. 9, no. 2, pp. 290–296, 2020, doi: 10.11591/ijai.v9.i2.pp290-296.