## SEGMENTASI SOFT EXUDATE PADA CITRA FUNDUS RETINA PASIEN DIABETIC RETINOPATHY BERBASIS U-NET
I Md. Dendi Maysanjaya 1* , Kadek Suwis Satria Atmaja 2 , I Made Gede Sunarya 3
1,2,3 Virtual Vision, Image, and Pattern Research Group (VVIP-RG) Fakultas Teknik dan Kejuruan Universitas Pendidikan Ganesha, Jln. Udayana No. 11 Singaraja 81116 INDONESIA

## Abstrak
Diabetic  retinopathy  merupakan  suatu  kondisi  mata  yang  terjadi  pada  orang  yang menderita diabetes yang dapat mengakibatkan kehilangan penglihatan dan kebutaan. Kondisi ini terjadi akibat kerusakan pada pembuluh darah dan serabut saraf mata yang disebut exudates . Exudates terdiri  dari  dua  jenis,  yaitu hard  exudate (HE)  dan soft exudate . Penelitian ini difokuskan pada segmentasi soft exudate dengan menggunakan pengolahan citra digital menggunakan metode berbasis deep learning dengan U-Net. Secara garis besar, proses dalam proses segmentasi ini terdiri dari 3 tahap yaitu (1) pre-prosessing adalah tahap untuk memperbaiki citra yang akan digunakan sebelum dilakukan tahap segmentasi agar hasil yang didapatkan lebih optimal, (2) segmentasi adalah tahap untuk melakukan pemisahan soft exudate dengan yang bukan soft exudate dan (3) evaluasi adalah tahap untuk mengetahui performa dari hasil segmentasi yang telah  didapatkan.  Performa  kedua  metode  dibandingkan  dengan  menggunakan  tiga metrik performansi, yaitu akurasi, sensitifity, dan specificity dengan membandingkan hasil segmentasi dengan groundtruth. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode U- Net  menghasilkan  rata-rata  akurasi  0.99586,  sensitifity  0.36203,  dan  specificity 0.99856 dalam evaluasi hasil performansi skor.

## Abstract
Diabetic retinopathy is an eye condition that occurs in people with diabetes and can result in vision loss and blindness. This condition is caused by damage to the blood vessels and nerve  fibers  in  the  eye  known  as  exudates.  Exudates  are  divided  into  two  types:  hard exudate and soft exudate. This research focuses on the segmentation of soft exudate using digital  image  processing  with  a  deep  learning-based  method  called  U-Net.  The segmentation  process  can  be  divided  into  three  stages:  (1)  pre-processing,  which improves  the  image  quality  before  the  segmentation  stage,  (2)  segmentation,  which separates soft exudate from non-soft exudate, and (3) evaluation,  which measures the performance of the segmentation results. The performance of both methods is compared using three performance metrics: accuracy, sensitivity, and specificity by comparing the segmentation results with the ground truth. The results of the study show that the U-Net method produces an average accuracy of 0.99586, sensitivity of 0.36203, and specificity of 0.99856 in evaluating the performance score.

## 1. PENDAHULUAN
Diabetic retinopathy (DR) adalah kondisi mata yang dapat terjadi pada orang dengan diabetes yang dapat menyebabkan kebutaan dan kehilangan penglihatan. Kondisi ini disebabkan oleh kerusakan pada pembuluh  darah  di  bagian  belakang  mata,  yang  dikenal  sebagai  retina.  Faktor  risiko  utama  yang menyebabkan kondisi ini adalah kontrol gula darah yang buruk (Manullang, Rares, & Sumual, 2016). Gejala yang terjadi termasuk kerusakan pada pembuluh darah dan serat saraf mata yang disebut sebagai exudate . Exudate terdiri dari bintik-bintik darah berwarna kuning yang bentuknya tidak teratur. Terdapat dua jenis
Kata Kunci: segmentasi, soft exudate , citra retina, diabetic retinopathy , U-Net
Keywords: segmentation, soft exudate, retina image, diabetic retinopathy, U- Net
* Korespondensi E-mail: dendi.ms@undiksha.ac.id
exudate yaitu hard exudate (HE) dan soft exudate . Cotton wool spots , yang berwarna putih dengan tepi yang kurang jelas, adalah contoh dari soft exudate . Sedangkan hard exudate disebabkan oleh kebocoran protein dan lipid pembuluh retina, dan biasanya berbentuk tajam dan cerah (Naufal, 2018).
Salah satu bentuk kerusakan tersebut yaitu kekurangan nya aliran darah dan oksigen ke retina akibat gangguan di pembuluh darah. Jika dibiarkan dapat menyebabkan kehilangan penglihatan karena kondisi penyakit yang mendasarinya. Deteksi soft exudate menjadi sangat berat dan sulit bagi para dokter karena penampilan dari soft exudate cenderung mendapat gangguan dari HE , optic disc (OD), makula, pembuluh darah dan juga di sekitar area OD dalam hal warna dan kecerahan. Selain itu, tampak lebih dekat ke latar belakang  serta  tidak  terlihat  jelas.  Oleh  karena  itu,  metode  deteksi  gejala  penyakit soft  exudate secara otomatis dengan menggunakan komputer menjadi suatu kebutuhan bagi seorang dokter untuk meyakinkan adanya tanda soft exudate pada citra fundus pasien DR. Untuk mendeteksi atau mengetahui lokasi dari soft exudate pada citra fundus retina, dapat dilakukan dengan proses segmentasi citra. Proses ini akan membagi citra menjadi dua bagian yaitu daerah yang berisi soft exudate dan daerah yang tidak berisi soft exudate . Tujuan dari segmentasi citra adalah untuk membagi citra menjadi beberapa wilayah yang terpisah, dengan karakteristik yang sama berdasarkan tekstur, warna, dan lain-lain. Ini akan membantu dalam mengidentifikasi daerah soft exudate di citra fundus retina. Penelitian  terkait  u-net  dilakukan  oleh  Prasetyo  (Prastyo,  Sumi,  &  Nuraini,  2020)  melakukan penelitian  yang  menggunakan  U-Net  untuk  melakukan  segmentasi  pada  OD  pada  citra  fundus  retinal. Berdasarkan hasil eksperimen, mereka berhasil mencapai kinerja segmentasi  OD sebesar 98,42% untuk koefisien  Dice  dengan  loss  0,15.  Temuan  tersebut  menunjukkan  bahwa  metode  yang  mereka  usulkan berhasil dengan sangat baik dalam melakukan segmentasi optic cup pada citra fundus retinal. Penelitian lain  yang  menggunakan  U-Net  dilakukan  oleh  Joshua  (Joshua,  Nelwamondo,  &  Mabuza-Hocquet,  2020) untuk  melakukan  segmentasi  pada  pembuluh  darah  pada  citra  fundus.  Hasil  penelitian  mencapai sensitivitas  sebesar  0,8309,  0,7796,  0,7506,  0,8059  dan  spesifisitas  sebesar  0,9742,  0,9864,  0,9824  dan 0,9826 pada masing-masing database citra DRIVE, CHASE_DB1, STARE dan HRF.
Penelitian terkait lainnya dilakukan oleh  (Bagus, Mahadya, Sudarma, Kumara, & Optimizer, 2020) melakukan  penelitian  terkait  proses  sgementasi  menggunakan  metode u-net. Dataset  digunakan  untuk melatih  dan  memvalidasi  segmentasi  tumor  otak  menggunakan  machine  learning  dan  dikategorikan sebagai  BRATS  2017.  Metode unsupervised  learning dan supervised  learning menerapkan  beberapa hyperparameter seperti learning rate sebesar 0.0001, batch size sebesar 5, epoch sebanyak 80, dan beta sebesar 0.9. Metode ini didesain untuk pembelajaran otomatis informasi tumor otak dan memiliki tingkat akurasi berikut: 90.22% (Full Tumor), 78.09% (Core Tumor), dan 80.20% (Enhancing Tumor) berdasarkan rumus Dice Coefficient. Pada penelitian yang dilakukan oleh Mustafa (Mustafa, Zhao, Liu, Zhang, & Yu, 2020) Pembelajaran mendalam digunakan dalam aplikasi interpretasi citra penginderaan jauh dengan resolusi tinggi. Penelitian ini mengusulkan sistem analisis citra dengan segmentasi citra dan estimasi perubahan volume mineral menggunakan struktur Res-U-Net yang menggabungkan U-Net dan struktur residual. Hasil eksperimen  pada  citra  penginderaan  jauh  menunjukkan  Res-U-Net  lebih  unggul  dibandingkan  dengan metode segmentasi citra lainnya dengan akurasi piksel 92% dan mIOU 86%, serta kecepatan frame 35 FPS pada dataset pengujian, lebih baik dari U-Net tradisional.
Berikutnya  penelitian  terkait  tentang soft  exudate dilakukan  oleh  Bui  (Bui,  Maneerat,  & Watchareeruetai, 2017) berfokus pada menangani cotton-wool spot penyebab kebutaan pada DR, dengan melakukan segmentasi otomatis pada citra fundus pasien menggunakan metode Neural Network setelah pre-processing untuk meningkatkan kualitas gambar dan memisahkan OD. Validitas metode ini ditentukan dengan k-fold  cross  validation, dan  citra  yang  digunakan  berasal  dari  DIARETDB1  dengan  tingkat sensitivitas  85,9%,  spesifisitas  84,4%,  dan  akurasi  85,54%.  Penelitian  dilakukan  oleh  badar  (Badar, Shahzad, & Fraz, 2018) Penelitian ini bertujuan untuk mendeteksi patologi pada retina, termasuk cotton- wool spot . Setelah pre-processing citra, peneliti menggunakan Encoder Decoder based Fully Convolutional Neural  Network .  Dataset  yang  digunakan  berasal  dari  Messidor  dan  berhasil  mencapai  akurasi  sebesar 88,65% dalam mendeteksi cotton-wool spot .
Selanjutnya  dari  Sreng  (Sreng,  Maneerat,  Hamamoto,  &  Panjaphongse,  2019)  Penelitian  ini membahas pengolahan citra fundus pasien diabetic retinopathy dengan melakukan tahap pre-processing dan pendeteksian cotton-wool spot menggunakan Principal Components Analysis (PCA) dan Support Vector Machine (SVM). Dataset yang digunakan berasal dari dataset lokal dan DIARETDB1 dengan hasil akurasi 90,47%, sensitivitas 85,29%, dan spesifisitas 90,12%. Rata-rata waktu komputasi yang dibutuhkan adalah 16,47  detik  per  citra.  Penelitian  lain  Sreng  (Sreng,  Maneerat,  Win,  Hamamoto,  &  Panjaphongse,  2019) Penelitian  ini  merupakan  lanjutan  dari  penelitian  sebelumnya,  yang  mengevaluasi  pengoptimalan  SVM dengan Adaptive  Thresholding dan Ant  Colony  Optimization untuk  deteksi cotton-wool  spots pada  citra fundus pasien DR. Dataset yang digunakan berasal dari dataset lokal dan DIARETDB1, dengan hasil akurasi 96,96%, sensitivitas 90,16%, spesifisitas 97,92%, dan kurva karakteristik operasi area bawah penerima
97,19%.  Terakhir  adalah  Sudha  (Sudha,  Srinivasan,  &  Gayathri Devi,  2019)  yang  berfokus  pada  deteksi cotton-wool  spot .  Dilakukan pre-processing untuk  memperbaiki  citra  dan  segmentasi  dengan  k  mean. Selanjutnya, dilakukan klasifikasi dengan SVM classifier menggunakan citra dari dataset lokal. Hasilnya, didapatkan sensitivity sebesar 95% dan spesifisitas sebesar 86%.
Selanjutnya, penulis menggunakan metode u-net karena arsitektur ini dikembangkan khusus untuk meningkatkan  kemampuan  dalam  meng-segmentasi  citra  medis.  Selain  itu,  metode  ini  diterapkan  pada tingkat pixel untuk mencapai tingkat akurasi yang lebih baik. Dalam penelitian ini, u-net diterapkan dengan menggunakan parameter seperti aktivasi relu dan adam optimizer, yang diharapkan dapat menyelesaikan masalah segmentasi soft exudate yang ada pada citra medis (Suta, Sudarma, & Satya Kumara, 2020).

## 2. METODE
Skema Penelitian
Gambar 1. Skema Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1,  dataset  yang  diakuisisi  berformat  RGB.  Dari  citra  tersebut,  dilakukan eliminasi terhadap bagian OD dan HE. Untuk algoritma yang digunakan mengadopsi penelitian terdahulu yang telah dilakukan yakni oleh (Putra, Maysanjaya, & Kesiman, 2023; Suardika, Maysanjaya, & Kesiman, 2022).  Eliminasi  ini  dilakukan  bertujuan  untuk  meminimalisir  kesalahan  dalam  proses  segmentasi soft exudates . Selanjutnya, dilakukan pemisahan kanal warna citra RGB, dan yang dipilih adalah kanal warna hijau. Dari citra grayscale ini kemudian dikenakan CLAHE, untuk meningkatkan kualitas kontras citra. Hasil proses CLAHE ini di- threshold untuk selanjutnya dijadikan sebagai citra mask untuk area yang terindikasi
sebagai soft  exudates .  Citra  yang  telah  ter- masking selanjutnya  dijadikan  bahan  untuk  proses  pelatihan model  dengan  metode  U-Net.  Hasil  pelatihan  ini  selanjutnya  diuji  dengan  citra ground  truth dengan mengukur tingkat akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas.

## Dataset
Dalam melakukan penelitian terkait proses segmentasi soft exudate , dataset citra fundus retina yang akan digunakan dalam proses penelitian ini berasal dari di situs website Indian Diabetic Retinopathy Image Dataset (IDRiD) (Porwal et al., 2018). Pengambilan citra fudus dari dataset ini dilakukan terhadap pasien yang terkena diabetic retinopathy di Klinik Mata yang berlokasi di Nanded, (M.S.), India. Pada proses akuisisi citra dari dataset tersebut, terdapat aspek-aspek yang perlu diketahui, yaitu.
Pretreatment  of  Samples ,  Sebelum  dilakukan  penangkapan  gambar,  Seluruh  subjek  pada  dataset telah mengalami Mydriasi. Mydriasi merupakan proses pelebaran pupil dengan menggunakan satu tetes tropikamida pada Konsentrasi 0,5%.
Fundus Camera Specifications , Tahap pengambilan gambar diperoleh dengan bantuan kamera fundus digital Kowa VX-10 alpha dengan 50-derajat field of view (FOV). Hasil gambar mempunyai resolusi 4288 x 2848 piksel, ukuran per citra sekitar 800 KB dan disimpan dalam format file jpg.
Data  Quality ,  Kualitas  dari  setiap  citra  pada  dataset  ini  menurut  para  pakar  sudah  di  verifikasi memiliki  kualitas  yang  sudah  memadai,  relevan  secara  klinis  dan  tidak  ada  duplikasi  gambar  sebagai perwakilan dari DR dan diabetic macular edema (DME) yang ditemukan.
Gambar  2  merupakan  contoh  citra  retina  mata  yang  menderita  DR,  serta  bagian  masing-masing gejalanya.
Gambar 2. Gambar fundus yang mengandung perbedaan lesi retina yang terkait dengan diabetic retinopathy. Bagian yang membesar menggambarkan adanya microaneurysms, soft exudate, hemorrhages, dan hard exudate
Pada dataset  IDRiD  ini,  terdapat ground  truth tentang  tanda  dari  DR,  DME,  dan  struktur  retina normal.  (Porwal et al.,  2018)  Dari ground  truth  dataset tersebut  dilakukan tiga anotasi  yang  dilakukan, yaitu: Anotasi Tingkat Piksel, Pada tahap awal, Seorang ahli pemrosesan citra ditugaskan  memilih 81 citra yang  terdiri  dari Microaneurysms,  Soft  Exudate,  Hemorrhages dan Hard  Exudates. Setelah  ditentukan, dilanjutkan  dengan  proses  piksel  anotasi  level  oleh  siswamaster  dengan  bantuan  perangkat  lunak  yang dikembangkan  khusus  oleh  ADCIS.  Pada  Gambar  3  ditunjukan  gambar  dari  dataset  dan  kontur  yang digamabar manual. Setelah diberikan tanda pada citra yang dipilih, selanjutnya dilakukan peninjauan oleh dua spesialis retina dan pada tahap ini juga selesai ketika kesepakatan tercapai. Hasil ground truth pada semua lesi dan disk optik dapat dilihat pada Gambar 4.
Selanjutnya  adalah  DR  dan  DME Grading ,  Pada  dataset  citra  yang  dihasilkan  yaitu  516  gambar, dilakukan penilaian variasi kondisi patologis DR dan DME. Citra retina pada pasien penyakit diabetes ini diklasifikasikan  menjadi  beberapa  kelompok  yang  dimulai  dari  0  (DR tidak  terlihat jelas)  hingga  4  (DR berat).
Terkahir, markup lokasi OD dan pusat fovea, Pada tahap markup pada pusat OD dan fovea dikerjakan oleh mahasiswa master dan PhD. Dalam  memperoleh koordinat pusat akhir dilakukan dengan menghitung rata-rata dari dua lokasi. Pada proses akhir markup rata-rata diverifikasi oleh ahli retina.
Gambar 3. a) Hard Exudates (b) Penandaan manual bagian Hard Exudates (c) penandaan dari objek lain
Gambar 4. (a) Citra retina pasien diabetes (b) penandaan ground truth (c) Hard Exudates (d) Hemorrhages (e) Soft Exudate (f) Microaneurysms (g) Optic Disc
U-Net U-Net merupakan  salah  satu  jenis  arsitektur  jaringan  syaraf  tiruan  yang  dapat  digunakan  dalam proses deep  learning untuk  melakukan  pemrosesan gambar.  Arsitektur  ini  dikembangkan  untuk meningkatkan  akurasi  dalam  melakukan  taks  segmentasi  gambar,  yaitu  mengelompokkan  objek-objek dalam  gambar  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang  berbeda  (Salman,  Grover,  &  Shankar,  2018). U-Net memiliki struktur yang terdiri dari lapisan-lapisan yang saling terkait, dengan lapisan-lapisan yang lebih dalam mewakili informasi yang lebih rinci tentang objek-objek dalam gambar. Arsitektur ini sangat efektif dalam melakukan taks segmentasi citra, karena memiliki kemampuan untuk menangkap detail-detail yang sangat halus.
Arsitektur U-Net memiliki dua bagian utama yaitu encoder dan decoder . Melalui encoder , ukuran citra (panjang  dan  lebar  gambar)  akan  dikurangi  sementara  jumlah  fitur  akan  ditingkatkan.  Pada decoder , operasi konvolusi digunakan untuk meningkatkan ukuran citra dan mengurangi jumlah fitur. Proses yang berlawanan dari konvolusi biasa disebut upsampling atau transpose convolution . Input dari U-Net adalah sebuah citra dan outputnya adalah peta segmentasi.

## Confusion Matrix
Metode  Confusion  Matrix  merupakan  sebuah  metode  berbentuk  tabel  yang  digunakan  untuk menggambarkan kinerja model klasifikasi pada satu set data uji yang nilai sebenarnya diketahui (Agarwal, 2014). Adapun bentuk dari tabel Confusion Matrix dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Confusion Matrix Actual Values Confusion Matrix Positive Negative Predictive Values Positive True Positive (TP) False Negative (FN) Negative False Positive (FP) True Negative (TN)
Pada tahap ini terdapat 3 parameter yang menjadi acuan dalam mengevaluasi, yaitu Persamaan 1 untuk nilai akurasi, Persamaan 2 untuk nilai sensitivitas, serta Persamaan 3 untuk nilai spesifisitas.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 (1) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (2) 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 (3)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan  dalam  melakukan  penandaan  terkait  soft exudate, diperoleh hasil sebagai berikut:
Dilakukan tahap  segmentasi  OD  dengan  bantuan grouth  truth yang  terdapat  pada  dataset  IDRiD. Dengan  dilakukan  segmentasi  ini,  bertujuan  untuk  mengeliminasi  informasi  yang  tidak  diperlukan  dan mempermudah mendeteksi soft exudate . Pada tahap ini didapatkan seperti Gambar 5.
Gambar 5. (a) Citra Original (b) Grouthtruth OD (c) Setelah dilakukan OD removal
Dilakukan tahap segmentasi hard exudate dengan bantuan grouth truth yang terdapat pada dataset IDRiD.  Sama  seperti  segmentasi  OD  dengan  melakukan  segmentasi  ini,  bertujuan  untuk  mengeliminasi informasi yang tidak diperlukan dan mempermudah mendeteksi soft exudate . Pada tahap ini didapatkan hasil seperti Gambar 6.
Gambar 6. (a) Citra setelah dilakukan OD removal (b) Ground truth hard exudate (c) Setelah dilakukan hard exudate removal
Tahap ekstraksi fitur warna dilakukan pada kanal RGB dan didapatkan kanal hijau. Hasil dari kanal hijau dapat dilihat seperti Gambar 7.
Gambar 7. (a), (c) Citra sebelum dilakukan proses pemisahan dan ekstraksi kanal hijau (b), (d) Sesudah dilakukan proses
Tahap ini dilakukan perbaikan nilai kontras pada citra untuk menghasilkan visualisasi soft exudate yang jelas dengan membuatnya lebih terang dari objek yang lain. Parameter yang digunakan. Pada bagian ini parameter yang digunakan yaitu dengan cliplimit adalah 2.0 dan grid adalah 8x8. Hasil dari CLAHE dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. (a), (c) Citra Green (b), (d) Citra CLAHE
Dalam tahap ini digunakan untuk mengubah citra grayscale menjadi citra biner dengan mengubah nilai pixel gray menjadi biner. Dalam penentuan parameter pada tahap ini, perlu membandingkan dengan ground truth soft exudate juga agar citra yang dihasilkan pada tahap ini masih memiliki informasi terkait soft exudate .  Dari  pengamatan  tersebut  parameter  yang  paling  mendekati  terdapat  pada  nilai  pixel grayscale dengan batas 0 sampai 79 dianggap dengan 0 pada citra biner dan nilai pixel citra gray dari 80 sampai 255 dianggap dengan 1 pada biner. Hasil dari tahap ini dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. (a), (d) Citra hasil CLAHE (b), (e) Citra biner (c), (f) Hasil komparasi dengan ground truth Pada tahap masking dilakukan dengan menggabungkan citra hasil thresholding dengan citra kanal setelah penghilangan OD dan HE. Hasil dari tahap ini dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. (a), (c) Citra biner (b), (d) Citra kanal hijau yang sudah dilakukan masking Pada tahap training , dataset citra fundus retina akan melakukan proses pelatihan untuk menghasilkan model yang telah terlatih. Proses ini juga mencakup validasi, yang bertujuan untuk memvalidasi model dan menguji keakuratan hasil training . Saat ini, dataset yang digunakan untuk proses training terdiri dari 14 citra. Input citra pada proses training memiliki ukuran 256 x 256 pixel . Spesifikasi perangkat serta parameter yang digunakan dalam proses training menggunakan U-Net dapat dilihat pada Tabel 2 dan
Tabel 3.
Tabel 2 Spesifikasi Perangkat CPU Intel Corei7-11700F @2.50Ghz GPU GeForce RTX 3070 NVIDIA RAM 16 GB
Tabel 3. Detail konfigurasi dari U-Net Layer Layer Category  Layer Deskripsi Input Layer 1 Resize to 256 × 256 Encoder Layer 1 Conv 3x3 and Batch Normalization 2 ReLU Activation Layer 3 Max Polling 2 × 2 Bridge Layer 1 Conv 3x3 and Batch Normalization 2 ReLU Activation Layer Decoder Layer 1 Conv Transpose 2 × 2 2 Concatenation with skip features 3 Conv 3x3 and Batch Normalization 4 ReLU Activation Layer Output Layer 1 Conv 1×1 and Sigmoid Activation Selama proses training , learning time berhenti pada epoch ke-56 dengan hasil loss 0,838 dan accuracy 0,998 pada saat validation loss 0,969 dan validation accuracy 0,998. Proses training dihentikan pada epoch ke-56 karena tidak terjadi peningkatan lagi pada training loss dan validation loss saat proses berlangsung, dan akan secara otomatis berhenti sesuai dengan parameter early stopping selama 10 epoch . Gambar 11 dan Gambar 12 menunjukkan visualisasi grafis untuk loss , accuracy , validation loss , dan validation accuracy .
Gambar 11. Grafik loss dan accuracy
Gambar 12. Grafik validation loss dan validation accuracy
Setelah melakukan proses training pada tahap training model, tahap selanjutnya adalah evaluation model , di mana hasil output dari training model akan diuji melalui proses pengujian model untuk melihat hasil segmentasi soft exudate dalam bentuk output citra. Sama seperti metode berbasis fitur, untuk menilai performa  segmentasi deep  learning dengan  menggunakan U-Net ,  kita  dapat  mencari  skor  akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas. Saat melakukan proses pengujian model, dataset citra yang digunakan terdiri dari  7  citra  fundus  retina  yang  telah  dibagi  sebelumnya  untuk  proses  validasi.  Dari  hasil  tersebut, didapatkan rata-rata akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas secara berurutan sebesar 0.99586, 0.36203, dan 0.99856. Gambar 13 menunjukan hasil dari pengujian model segmentasi soft exudate menggunakan U-Net dan Tabel 4 menunjukan hasil rerata pada U-Net .
Gambar 13. (a) Citra Original (b) Grouthtruth optic disc (c) Setelah dilakuakn removing dengan Grouthtruth optic disc
Tabel 4. Hasil Rata-Rata U-Net Hasil Accuracy  Sensitivity  Specifity Rata-Rata  0.99586 0.36203 0.99856
Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini menunjukkan bahwa model u-net memiliki kinerja yang sangat baik dalam tugas segmentasi gambar, terutama dalam memprediksi  area yang bukan soft exudate yang dapat dilihat hasil yang diperoleh dari metode tersebu mendapatkan nilai  spesifisitas dengan rata- rata 0.99856. Untuk nilai sensitivitas yang didapatkan dari metode u-net memiliki rata-rata nilai 0.36203, yang menunjukan menunjukkan bahwa model mungkin mengalami kesulitan dalam mengidentifikasi area yang  termasuk soft  exudate dengan  tepat.  oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  evaluasi  kembali  dan pengoptimalan model yang lebih baik untuk meningkatkan sensitivitas model. Untuk akurasi memiliki nilai yang tinggi yaitu dengan rata-rata 0.99586, karena area yang lebih dominan adalah area yang bukan soft exudate.

## 4. SIMPULAN DAN SARAN
Hasil  dari  evaluasi  yang  telah  dilakukan,  didaptkan  rata-rata  hasil  akurasi,  sensitivitas,  dan spesifisitas  secara  berurutan  sebesar  0.99586,  0.36203,  dan  0.99856.  Berdasarkan  hasil  rata-rata  yang telah diperoleh, dapat di simpulkan bahwa metode yang diusulkan untuk segmentasi soft exudate cukup baik. Namun demikian, terdapat beberapa citra yang kurang baik dalam mensegmentasi soft exudate dari segi visual, sehingga skor sensitivitas yang diperoleh relatif rendah.
Berdasarkan  hasil  evaluasi  yang  telah  didapatkan,  diperlukan  beberapa  penambahan  agar  hasil evaluasi yang lebih baik. Berikut beberapa saran yang dapat menjadi acuan untuk dikembangkan, yaitu pada proses training pada proses dengan metode deep learning dengan U-Net memiliki dataset yang lebih banyak dan menambahkan metode pada tahap pre - processing yang dapat menambahkan metode lain yang dapat membantu memperbaiki kontras

## Daftar Pustaka
Agarwal, S. (2014). Data mining: Data mining concepts and techniques. In Proceedings - 2013 International Conference on Machine Intelligence Research and Advancement, ICMIRA 2013 . https://doi.org/10.1109/ICMIRA.2013.45
Badar, M., Shahzad, M., & Fraz, M. M. (2018). Simultaneous segmentation of multiple retinal pathologies
using fully convolutional deep neural network. Communications in Computer and Information Science ,
894 , 313 – 324. https://doi.org/10.1007/978-3-319-95921-4_29
Bagus, I., Mahadya, L., Sudarma, M., Kumara, I. N. S., & Optimizer, A. (2020). Resonance Imaging dengan Menggunakan Metode U-NET. Majalah Ilmiah Teknologi Elektro , 19 (2), 151 – 156.
Bui,  T.,  Maneerat,  N.,  &  Watchareeruetai,  U.  (2017).  Detection  of  cotton  wool  for  diabetic  retinopathy analysis using neural network. 2017 IEEE 10th International Workshop on Computational Intelligence and Applications, IWCIA 2017 - Proceedings , 2017-Decem , 203 – 206. https://doi.org/10.1109/IWCIA.2017.8203585
Joshua, A. O., Nelwamondo, F. V., & Mabuza-Hocquet, G. (2020). Blood Vessel Segmentation from Fundus Images Using Modified U-net Convolutional Neural Network. Journal of Image and Graphics , 8 (1), 21 – 25. https://doi.org/10.18178/joig.8.1.21-25
Manullang, Y. R., Rares, L., & Sumual, V. (2016). Prevalensi Retinopati Diabetik Pada Penderita Diabetes Melitus Di Balai Kesehatan Mata Masyarakat (Bkmm) Propinsi Sulawesi Utara Periode Januari – Juli 2014. E-CliniC , 4 (1). https://doi.org/10.35790/ecl.4.1.2016.11024 Mustafa, N., Zhao, J., Liu, Z., Zhang, Z., & Yu, W. (2020). Iron ORE Region Segmentation Using High-Resolution Remote Sensing Images Based on Res-U-Net. International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS) , c , 2563 – 2566. https://doi.org/10.1109/IGARSS39084.2020.9324218 Naufal, A. A. (2018). 05111440000041-Ahmad-Afiif-Naufal-Buku_TA dengan Lembar Pengesahan .
Porwal, P., Pachade, S., Kamble, R., Kokare, M., Deshmukh, G., Sahasrabuddhe, V., & Meriaudeau, F. (2018). Indian  diabetic  retinopathy  image  dataset  (IDRiD):  A  database  for  diabetic  retinopathy  screening research. Data , 3 (3), 1 – 8. https://doi.org/10.3390/data3030025
Prastyo, P. H., Sumi, A. S., & Nuraini, A. (2020). Optic Cup Segmentation using U-Net Architecture on Retinal Fundus Image. JITCE (Journal of Information Technology and Computer Engineering) , 4 (02), 105 – 109. https://doi.org/10.25077/jitce.4.02.105-109.2020
Putra,  I.  M.  A.  D.,  Maysanjaya,  I.  Md.  D.,  &  Kesiman,  M.  W.  A.  (2023).  Pendekatan  Berbasis  U-Net  untuk Segmentasi  Hard  Exudate  dalam  Citra  Fundus  Retina. INSERT:  Information  System  and  Emerging Technology Journal , 4 (1).
Salman, H., Grover, J., & Shankar, T. (2018). Hierarchical Reinforcement Learning for Sequencing Behaviors . 2733 (March), 2709 – 2733. https://doi.org/10.1162/NECO Sreng, S., Maneerat, N., Hamamoto, K., & Panjaphongse, R. (2019). Cotton wool spots detection in diabetic retinopathy  based  on  adaptive  thresholding  and  ant  colony  optimization  coupling  support  vector machine. IEEJ  Transactions  on  Electrical  and  Electronic  Engineering , 14 (6),  884 – 893. https://doi.org/10.1002/tee.22878
Sreng, S., Maneerat, N., Win, K. Y., Hamamoto, K., & Panjaphongse, R. (2019). Classification of Cotton Wool
Spots  Using  Principal  Components  Analysis  and  Support  Vector  Machine. BMEiCON  2018  -  11th Biomedical Engineering International Conference , 1 – 5. https://doi.org/10.1109/BMEiCON.2018.8609962
Suardika, I. G. P. D., Maysanjaya, I. Md. D., & Kesiman, M. W. A. (2022). Optic Disc Segmentation Based on Mask R-CNN in Retinal Fundus Images. 2022 4th International Conference on Biomedical Engineering (IBIOMED) , 71 – 74.
Sudha, S., Srinivasan, A., & Gayathri Devi, T. (2019). Detection and classification of cotton wool spots in diabetic retinopathy. International Journal of Recent Technology and Engineering , 8 (3), 4472 – 4475. https://doi.org/10.35940/ijrte.C6805.098319
Suta,  I.  B.  L.  M.,  Sudarma,  M.,  &  Satya  Kumara,  I.  N.  (2020).  Segmentasi  Tumor  Otak  Berdasarkan  Citra Magnetic Resonance Imaging Dengan Menggunakan Metode U-NET. Majalah Ilmiah Teknologi Elektro , 19 (2), 151. https://doi.org/10.24843/mite.2020.v19i02.p05