JURNAL FOURIER | April 2023, Vol. 12, No. 1, 20-32

## Pengaruh Reduksi Fitur Pada Klasifikasi Kanker Paru Menggunakan CNN Dengan Arsitektur GoogLeNet

## Abstrak
Kanker  paru  merupakan  jenis  kanker  dengan  penyebab  kematian  terbanyak.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasikan  jenis  kanker  paru  apakah  termasuk  kedalam  kelas lung  adenocarcinoma , benign  lung  tissue , lung squamous cell carcinoma berdasarkan citra histopatologi menggunakan metode CNN arsitektur GoogLeNet serta reduksi fitur PCA. Evaluasi model yang digunakan pada penelitian ini menggunakan confusion matrix . Data yang digunakan dalam penelitian ini sejumlah 15000 data yang terbagi menjadi 3 kelas dengan masing-masing kelas berjumlah 5000 data. Pada penelitian ini parameter uji coba yang digunakan yaitu probabilitas dropout dan jumlah batchsize . Lalu, dilakukan uji coba dengan  metode  CNN  GoogLeNet  serta  metode  CNN  GoogLeNet  dengan  reduksi  fitur  yang  digunakan  yaitu  PCA. Berdasarkan uji coba yang telah dilakukan diperoleh hasil terbasik yaitu dengan menggunakan metode CNN GoogLeNet dengan reduksi fitur PCA. Hasil terbaik yang diperoleh yaitu pada pembagian data 90:10 menggunakan nilai probabilitas dropout 0.9 serta batchsize berjumlah 8 menghasilkan nilai akurasi, sensitivitas, spesifitas berturut-turut yaitu 99.95%, 99.97%, dan 99.86% serta membutuhkan waktu training selama 93 menit 27 detik.
Kata Kunci : Kanker Paru, CNN, GoogLeNet , Reduksi Fitur, PCA

## Abstract
Lung cancer is the type of cancer with the most causes of death. The purpose of this research is to classify the types of lung cancer using the CNN GoogLeNet architecture method and PCA feature reduction. The evaluation of the model used in  this  study  uses  a  confusion  matrix.  The  data  used  in  this  study  amounted  to  15,000  data.  In  this  study,  the  trial parameters used were the probability of dropout and the number of batch sizes. Then, trials were carried out using the CNN GoogLeNet method and the CNN GoogLeNet method with feature reduction used, namely PCA. Based on the trials that have been carried out, the best results were obtained, namely by using the GoogLeNet CNN method with PCA feature reduction. The best results obtained were when dividing the data 90:10 using a dropout probability value of 0.9 and a batch size of 8, producing accuracy, sensitivity and specificity values  respectively, namely 99.95%, 99.97% and 99.86% and required a training time of 93 minutes 27 seconds.
Keywords : Lung Cancer, CNN, GoogLeNet , Feature Reduction, PCA

## Pendahuluan
Kanker  paru  merupakan  kanker  yang  selnya  tumbuh  dan  berkembang  pada  jaringan  epitel  bronkus ( bronchogenic carcinoma ) serta merupakan penyebab kematian terbanyak [1]. WHO menyatakan pada tahun 2020 sebanyak 10 juta kasus kematian dimana penyebab terbanyak yaitu kanker paru  [2]. Selain itu,  WHO  juga  menyatakan  bahwa  pada  tahun  2030  jumlah  kasus  kanker  paru  akan  mengalami peningkatan  khususnya  di  negara-negara  berkembang  [3].  Peningkatan  jumlah  kasus  karena  adanya keterlambatan dalam memperoleh penanganan yang tepat. Penyebabnya karena adanya kesalahan hasil diagnosis.
Salah  satu  cara  dalam  mengantisipasi  adanya  kesalahan  hasil  diagnosis  yaitu  dengan  bantuan Computer Aided Diagnosis (CAD). CAD merupakan teknik dalam melakukan diagnosis maupun deteksi terhadap suatu penyakit dengan bantuan komputer yang nantinya akan meningkatkan nilai akurasi hasil diagnosis [4]. Berbagai penelitian telah menggunakan CAD seperti penelitian oleh [5] yang mendeteksi nodul  paru-paru  dan  memperoleh  nilai  akurasi  sebesar  92,7%.  Kemudian,  penelitian  oleh  [6]  terkait
deteksi  kanker  payudara  dengan  nilai  akurasi  sebesar  90,0%.  Kemudian,  penelitian  oleh  [7]  untuk mendeteksi kanker paru menggunakan CNN memperoleh akurasi sebesar 96,1%.
CNN  ( Convolutional  Neural  Network )  yaitu  salah  satu  sistem  CAD  dan  juga  merupakan  metode deep learning yang digunakan dalam mengolah data berupa data dua dimensi [8]. Metode CNN ini juga lebih efisien dikarenakan tidak memerlukan bantuan metode lain lagi dalam melakukan proses ekstraksi fitur. Metode CNN ini memiliki berbagai macam arsitektur, salah satunya yaitu GoogLeNet . GoogLeNet merupakan arsitektur CNN  yang memiliki inception modules yang terdiri dari convolution kecil yang digunakan  untuk  mereduksi  [9].  CNN  telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  penelitian  seperti penelitian  yang  dilakukan  oleh  [10]  dengan  menggunakan GoogLeNet memperoleh  akurasi  sebesar 90.6%.  Kemudian,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [11]  terkait  deteksi  kanker  paru  menggunakan GoogLeNet memperoleh akurasi sebesar 94.3%.
Metode  CNN  jenis  arsitektur GoogLeNet ini  membutuhkan  waktu  komputasi  yang  cukup  lama. Salah  satu  cara  yang  dapat  dilakukan  yaitu  dengan  melakukan  reduksi  fitur.  Hal  ini  tidak  akan menghilangkan nilai keaslian dari data tersebut. Selain dapat mengurangi waktu komputasi, reduksi fitur juga dapat meningkatkan nilai akurasi [12]. Salah satu metode reduksi fitur yaitu Principal Component Analysis  (PCA).  PCA  juga  telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  penelitian  seperti  penelitian  yang dilakukan  oleh  [13]  terkait  klasifikasi  penyakit  jantung  dengan  menggunakan  reduksi  fitur  PCA memperoleh  akurasi  sebesar  98.7%.  Kemudian,  pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [14]  terkait klasifikasi kanker payudara dengan menggunakan reduksi fitur PCA memperoleh akurasi sebesar 97.0%.
Berdasarkan  pemaparan  dari  latar  belakang  di  atas  dengan  menggunakan  data  citra  kanker  paru, maka penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pengaruh reduksi fitur pada klasifikasi kanker paru menggunakan CNN dengan arsitektur GoogLeNet .

## Landasan Teori
1. Kanker Paru
Kanker  paru  merupakan neoplasma ganas  yang  berasal  dari epitel  bronkus yakni  sel  epitelium respirasi. Sel kanker tersebut akan mengalami invasi serta bermetastasis pada organ lain, seperti otak. Umumnya kanker paru disebabkan karena kebiasaan merokok dimana pada rokok terdapat suatu zat yang dapat membahayakan yakni zat karsinogen  [15]. Selain itu, penyebab lainnya seperti adanya pengaruh genetik dan status imunologi, serta predisposisi karena adanya penyakit lain. Kanker paru dapat  dideteksi  dengan  melakukan X-Ray,  CT  Scan,  PET-CT  Scan ,  dan  juga  pemeriksaan bronkoskopi [16].
Gambar 1. Kanker Paru

## 2. CNN
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu jenis deep learning yang sering digunakan dalam mengolah serta mengklasifikasikan suatu citra. CNN memiliki kedalaman jaringan yang tinggi serta cara kerjanya mencontoh sistem pengenalan citra pada visual cortex manusia [17]. CNN memiliki tiga komponen utama yaitu input, feature learning , serta classification . Pada CNN juga terdapat neuron yang memiliki bobot serta bias [18]. Ilustrasi CNN ditunjukkan oleh Gambar 2.
Gambar 2. Ilustrasi CNN
2.1. Convolution Layer
Convolution Layer merupakan komponen utama pada CNN yang memiliki tugas menerima input citra untuk kemudian melakukan ekstraksi fitur pada citra tersebut. Pada convolution layer ini terjadi proses konvolusi, dimana proses ini akan menghasilkan citra baru. Citra baru tersebut ini  menyatakan  fitur  dari  citra input [19] .  Pada  proses  konvolusi  rumus  yang  digunakan ditunjukkan oleh Persamaan 1.
𝑄 (𝑖,𝑗) = (∑ 𝐼 (𝑖,𝑗) 𝑁 𝑖=1 ⊙ 𝐹 (𝑖,𝑗) ) + 𝐵 𝑗 (1)
Keterangan: 𝑄 (𝑖,𝑗) : hasil convolution baris ke-i dan kolom ke-j 𝑁 : banyaknya channel
𝐼 (𝑖,𝑗) : matriks input baris ke-i dan kolom ke-j 𝐹 (𝑖,𝑗) : matriks filter baris ke-i dan kolom ke-j 𝐵 𝑗 : bias

## 2.2. Activation Function
Fungsi aktivasi merupakan suatu fungsi yang digunakan untuk mentransformasikan dengan menggunakan  perhitungan  fungsi  non-linier.  Salah  satu  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  pada CNN yaitu fungsi Rectified Linear Unit (ReLU). Fungsi ReLU digunakan untuk menghilangkan nilai  negatif  pada  citra  serta  dapat  membantu  mempercepat  waktu  komputasi  [20].  Persamaan fungsi aktivasi ReLU ditunjukkan oleh Persamaan 2.
𝑅(𝑧) = max(0, 𝑧) (2) 2.3. Pooling Layer
Pooling layer merupakan suatu layer yang digunakan untuk  memperkecil ukuran dimensi dari feature  map yang  nantinya  akan  membantu  untuk  mempercepat  komputasi.  Terdapat  dua macam pooling yang sering digunakan yaitu max pooling dan average pooling . Jika max pooling mengambil nilai maksimal dari setiap piksel citra, maka average pooling mengambil nilai rata- rata [21]. Ilustrasi pooling layer ditunjukkan oleh Gambar 3.
Gambar 3. Ilustrasi Pooling Layer
2.4. Cross Channel Normalization
Cross  Channel  Normalization merupakan  layer  yang  digunakan  untuk  mengatasi  adanya nilai  yang  tidak  terbatas  yang  diperoleh  dari  fungsi  aktivasi  ReLU.  Selain  itu, cross  channel normalization digunakan menormalisasikan nilai tidak terbatas tersebut berdasarkan nilai elemen dari  fitur  terdekat  baik  berasal  dari feature  map yang  sama  ataupun  tidak  [22].  Rumus  yang digunakan pada operasi konvolusi ditunjukkan pada Persamaan 3.
𝑥 𝑖,𝑗 𝑝 = 𝑎 𝑖,𝑗 𝑝 ( 𝑘 + 𝛼 ∑ (𝑎 𝑖,𝑗 𝑞 ) 2 min(𝑁−1,𝑝+ 𝑛 2 ) q=max(1,𝑝− 𝑛 2) 𝑛 ) 𝛽 (3)
Keterangan:
𝑝 : filter ke-p 𝑥 𝑖,𝑗
: piksel sesudah dinormalisasi
𝑎 𝑖,𝑗
: piksel sebelum dinormalisasi
𝑘, 𝛼, 𝛽, 𝑛 : hyperparameter
2.5. Dropout
Dropout merupakan  suatu  teknik  dalam  algoritma  jaringan  saraf  yang  digunakan  untuk mengantisipasi  adanya overfitting dengan  menggabungkan  beberapa  jenis  arsitektur.  Jika semakin  tinggi  nilai  bobot  maka  proses testing akan  membutuhkan  waktu  yang  semakin  lama sehingga  nantinya  akan  mempengaruhi  kinerja  CNN  dalam  melakukan  proses testing [23]. Ilustrasi dropout ditunjukkan oleh Gambar 4.
Gambar 4. Ilustrasi Dropout

## 2.6. Fully Connected Layer
Fully connected layer merupakan layer terakhir setelah convolutional layer dan pooling layer yang digunakan sebagai layer penyatuan akhir yang melakukan klasifikasi ke dalam kelas pada data training . Pada layer ini nilai-nilai piksel yang semula berupa matriks diubah kedalam bentuk 1 dimensi [24]. Rumus yang digunakan pada operasi konvolusi ditunjukkan pada Persamaan 4. 𝑦 𝑗 = 𝐵 𝑗 + ∑ 𝑤 𝑖,𝑗 𝑥 𝑖 𝑖 (4)
Keterangan: 𝑦 𝑖 : output 𝐵 𝑗 : bias 𝑤 𝑖,𝑗 : bobot 𝑥 𝑖 : input 2.7. Softmax Layer Softmax merupakan  salah  satu  fungsi  aktivasi  yang  digunakan  untuk  mengklasifikasikan suatu data dengan melihat nilai probabilitas tertinggi. Nilai softmax atau nilai probabilitas tiap data dengan interval 0 hingga 1 [25]. Rumus yang digunakan pada operasi konvolusi ditunjukkan pada Persamaan 5.
𝑝 𝑗 (𝑥) = 𝑒 𝑥 𝑗 ∑ 𝑒 𝑥 𝑖 𝑘 𝑖=1 (5)
3. GoogLeNet
GoogLeNet merupakan  salah  satu  jenis  arsitektur  yang  ada  pada  CNN  dan  pertama  kali dikenalkan  oleh  Google  pada  tahun  2014.  Pada  tahun  2014  pula  arsitektur  ini  memperoleh penghargaan sebagai arsitektur terbaik pada ILSVRC14. CNN model ini memiliki inception modules yang terdiri atas sejumlah convolution kecil. Algoritma CNN model GoogLeNet memiliki 144 layer dimana terdiri atas convolutional layer , ReLU layer Pooling layer , serta klasifikasi [26].
4. Reduksi Fitur
Reduksi fitur merupakan salah satu teknik yang digunakan untuk mengurasi dimensi dari suatu data yang akan diklasifikasikan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk melakukan reduksi fitur. PCA merupakan salah satu metode reduksi fitur yang digunakan dalam pemilihan dan ekstraksi data,  dimana  data  yang  dipilih  adalah  data-data  yang  sangat  berpengaruh  namun  tetap  tidak menghilangkan keaslian data tersebut [27]. Pada metode ini dilakukan perhitungan nilai mean dan variansi dari citra, kemudian dilanjutkan dengan perhitungan matriks kovarian yang ditunjukkan pada Persamaan 6.
𝐴 = 𝑌 𝑇 × 𝑌 (6) Keterangan:
𝐴 : matriks kovarian
𝑌 : mean
5. Confusion matrix
Confusion  matrix merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  menyatakan  hasil klasifikasi  data  yang  teruji  benar  dan  salah.  Pada  penelitian  ini confusion  matrix yang  digunakan adalah confusion matrix multiclass dimana tabel confusion matrix ditunjukkan oleh Gambar 5.
a. Kelas Adenocarcinoma
b. Kelas Benign c. Kelas Squamous Cell
Gambar 5. Confusion matrix Multiclass
Pada gambar diatas terdapat 3 tabel confusion matrix dimana pada tabel tersebut terdapat 4 istilah yaitu True  Positive (TP)  dimana  sejumlah  data  yang  terklasifikasi  benar  pada  kedua  kelas, True Negative (TN) dimana sejumlah data yang terklasifikasi salah pada kedua kelas, False Positive (FP) dimana sejumlah data  yang terklasifikasi  salah pada kelas aktual dan benar pada kelas target,  dan False Negative (FN) dimana sejumlah data yang terklasifikasi benar pada kelas aktual dan salah pada kelas  target  [28].  Berdasarkan  istilah-istilah  tersebut  maka  dapat  digunakan  untuk  menghitung akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas yang ditunjukkan oleh Persamaan 7.
Akurasi = 𝑇𝑃 𝑎𝑙𝑙 𝑛 𝑎𝑙𝑙 × 100%
(7)
Sensitivitas = ∑ 𝑇𝑃𝑎𝑙𝑙 𝑇𝑃𝑎𝑙𝑙+𝐹𝑁𝑎𝑙𝑙 𝑛 𝑎𝑙𝑙 × 100% Spesifisitas = ∑ 𝑇𝑁𝑎𝑙𝑙 𝑇𝑁𝑎𝑙𝑙+𝐹𝑃𝑎𝑙𝑙
𝑛 𝑎𝑙𝑙 × 100%

## Bahan dan Metode
Penelitian ini memiliki beberapa tahapan yaitu preprocessing, feature learning , reduksi fitur, klasifikasi, dan evaluasi model. Diagram alir penelitian akan ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Flowchart

## Hasil dan Pembahasan
Pada penelitian ini dengan menggunakan data citra histopatologi kanker paru yang diperoleh dari web Cornell University sejumlah 15000 dataset yang terdiri dari 3 kelas yaitu Adenocarcinoma, Benign, dan Squamous  Cell  Carcinoma .  Data  citra  histopatologi  yang  diperoleh  merupakan  citra  RGB  yang berukuran 768 × 768 piksel. Citra RGB merupakan suatu  citra  yang memiliki  3 channel warna  yaitu Red (R), Green (G), dan Blue (B). Citra ini perlu dilakukan resizing untuk menyamakan ketentuan dari metode  yang  digunakan  yakni  metode  CNN  model GoogLeNet dengan  ketentuan  ukuran input citra sebesar 224 × 224 .
Setelah melakukan proses resizing maka selanjutnya dengan melakukan ekstraksi fitur yang hasilnya diperoleh dari feature learning. Kemudian, setelah diperoleh fitur-fitur pada proses sebelumnya dimana fitur yang dihasilkan sangat banyak. Oleh karena itu, dilakukan proses reduksi fitur dengan menggunakan PCA untuk mengurangi fitur yang digunakan. Setelah dilakukan reduksi PCA maka dilanjutkan dengan klasifikasi. Kemudian, diperoleh model yang optimal yang nantinya akan dilakukan beberapa uji coba dengan beberapa parameter yaitu pembagian data, probabilitas dropout , serta batchsize . Berikut hasil uji coba yang ditunjukkan oleh Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Uji Coba
Pem Prob Nilai GoogLeNet GoogLeNet -PCA Batch Batch 8 16 32 64 8 16 32 64 60:40 0.6 Acc 99.30 99.58 99.55 99.15 99.40 99.60 99.65 99.35 Sen 99.31 99.59 99.55 99.13 99.45 99.69 99.75 99.40 Spe 99.65 99.79 99.78 99.57 99.85 99.80 99.88 99.67 Time 177m 34s 159m 13s 142m 52s 129m 32s 82m 32s 76m 18s 74m 28s 68m 28s 0.7 Acc 99.75 99.68 99.57 99.33 99.8 99.78 99.67 99.43 Sen 99.75 99.68 99.57 99.34 99.81 99.80 99.60 99.54
Spe 99.88 99.84 99.78 99.67 99.9 99.85 99.88 99.77 Time 186m 33s 174m 13s 131m 21s 121m 45s 87m 31s 77m 28s 76m 23s 72m 1s 0.8 Acc 99.78 99.43 99.57 99.30 99.81 99.83 99.70 99.53 Sen 99.78 99.44 99.57 99.30 99.88 99.85 99.75 99.53 Spe 99.89 99.72 99.78 99.65 99.9 99.75 99.78 99.69 Time 172m 20s 154m 16s 152m 57s 125m 49s 85m 13s 80m 46s 72m 44s 70m 43s 0.9 Acc 99.72 99.77 99.27 99.10 99.82 99.87 99.87 99.71 Sen 99.77 99.77 99.27 99.11 99.82 99.87 99.86 99.81 Spe 99.86 99.88 99.63 99.55 99.86 99.88 99.63 99.75 Time 163m 51s 157m 44s 153m 51s 145m 32s 82m 4s 78m 4s 71m 4s 68m 42s
70:30
0.6 Acc 99.91 99.82 99.71 99.38 99.30 99.58 99.55 99.15 Sen 99.91 99.82 99.71 99.38 99.81 99.89 99.85 99.83 Spe 99.96 99.91 99.86 99.69 99.65 99.79 99.78 99.57 Time 201m 29s 172m 1s 171m 3s 170m 48s 85m 3s 77m 28s 70m 2s 68m 2s 0.7 Acc 99.76 99.47 99.42 99.22 99.75 99.68 98.93 98.87 Sen 99.76 99.47 99.43 99.22 99.78 99.78 99.77 99.74 Spe 99.88 99.73 99.71 99.61 99.88 99.84 99.78 99.67 Time 169m 26s 152m 0s 148m 19s 148m 4s 89m 1s 79m 8s 71m 8s 65m 34s 0.8 Acc 99.82 99.78 99.73 98.8 99.51 99.47 99.02 97.93 Sen 99.82 99.78 99.73 98.83 99.88 99.84 99.87 99.83 Spe 99.91 99.89 99.87 99.41 99.89 99.72 99.78 99.65 Time 181m 34s 165m 27s 151m 31s 149m 59s 96m 43s 76m 1s 74m 3s 73m 19s 0.9 Acc 99.76 99.73 99.47 99.38 99.11 99.2 98.87 97.82 Sen 99.76 99.73 99.48 99.38 99.82 99.87 99.87 99.81 Spe 99.88 99.87 99.74 99.69 99.86 99.88 99.63 99.55 Time 169m 28s 164m 29s 159m 29s 141m 49s 103m 0s 106m 4s 65m 34s 53m 21s 80:20 0.6 Acc 99.77 99.33 99.60 99.63 99.30 99.58 99.55 99.15 Sen 99.77 99.34 99.60 98.67 99.61 99.69 99.65 99.63 Spe 99.88 99.67 99.80 99.33 99.65 99.79 99.78 99.57 Time 181m 3s 176m 46s 162m 38s 162m 38s 104m 3s 90m 39s 87m 46s 81m 17s 0.7 Acc 99.80 99.70 99.00 99.87 99.75 99.68 99.57 99.33
Sen 99.80 99.70 99.02 99.89 99.85 99.88 99.87 99.84 Spe 99.90 99.85 99.51 99.44 99.88 99.84 99.78 99.67 Time 191m 47s 158m 48s 150m 44s 148m 28s 108m 5s 93m 46s 88m 58s 86m 48s 0.8 Acc 99.77 99.33 99.60 98.63 99.78 99.43 99.57 99.30 Sen 99.77 99.34 99.60 98.67 99.88 99.84 99.87 99.83 Spe 99.88 99.67 99.80 99.33 99.89 99.72 99.78 99.65 Time 189m 4s 171m 8s 163m 27s 139m 38s 113m 2s 74m 53s 71m 48s 65m 4s 0.9 Acc 99.87 99.80 99.40 99.43 99.72 99.77 99.27 99.10 Sen 99.87 99.80 99.41 99.43 99.82 99.87 99.87 99.81 Spe 99.93 99.90 99.70 99.72 99.86 99.88 99.63 99.55 Time 198m 27s 175m 27s 162m 22s 160m 56s 87m 53s 79m 5s 74m 24s 74m 8s
90:10
0.6 Acc 99.80 99.87 99.53 99.60 99.30 99.58 99.55 99.15 Sen 99.80 99.87 99.54 99.60 99.71 99.79 99.75 99.73 Spe 99.90 99.93 99.77 99.80 99.65 99.79 99.78 99.57 Time 209m 49s 187m 59s 188m 45s 173m 1s 103m 7s 91m 2s 87m 4s 80m 51s 0.7 Acc 99.93 99.73 99.73 99.33 99.72 99.68 99.57 99.33 Sen 99.93 99.73 99.73 99.35 99.85 99.88 99.87 99.84 Spe 99.97 99.87 99.87 99.67 99.88 99.84 99.78 99.67 Time 190m 2s 174m 11s 168m 46s 153m 26s 109m 2s 86m 9s 86m 0s 81m 12s 0.8 Acc 99.87 99.80 99.73 99.47 99.78 99.43 99.57 99.30 Sen 99.87 99.80 99.73 99.47 99.78 99.74 99.77 99.73 Spe 99.93 99.9 99.87 99.73 99.89 99.72 99.78 99.65 Time 208m 9s 184m 55s 172m 8s 163m 53s 92m 13s 89m 5s 83m 56s 83m 56s 0.9 Acc 99.87 99.87 99.53 99.80 99.95 99.77 99.27 99.10 Sen 99.09 99.80 99.60 99.80 99.97 99.77 99.27 99.11 Spe 99.54 99.90 99.80 99.90 99.86 99.88 99.63 99.55 Time 202m 26s 181m 4s 194m 54s 176m 22s 93m 27s 96m 13s 96m 27s 93m 1s
Berdasarkan hasil uji coba  yang dilakukan dengan pembagian data 60:40, pembagian data 70:30, pembagian data 80:20, dan pembagian data 90:10 yang ditunjukkan oleh Tabel 1. maka diperoleh rata- rata  sensitivitas  dan  waktu training berdasarkan  jumlah batchsize pada  pembagian  data  60:40  yang ditunjukkan oleh Gambar 7.
Gambar 7. Rata-Rata Sensitivitas dan Waktu Training Berdasarkan Jumlah Batchsize Pada Pembagian 60:40
Berdasarkan  Gambar  7.  dapat  diketahui  bahwa  nilai  sensitivitas  yang  diperoleh GoogLeNet -PCA tertinggi  sebesar  99.80%,  sedangkan  pada  metode GoogLeNet saja  sebesar  99.74%.  Kemudian,  pada waktu training juga  membutuhkan  waktu  yang  lebih  sedikit  dengan  menggunakan GoogLeNet -PCA yaitu  sebesar  69  menit  81  detik  dibandingkan  tanpa  PCA  waktu  yang  paling  cepat  yaitu  sebesar  130 menit  40  detik.  Sedangkan,  rata-rata  sensitivitas  serta  waktu training berdasarkan  nilai  probabilitas dropout pada pembagian data 60:40 ditunjukkan oleh Gambar 8.
Gambar 8. Rata-Rata Sensitivitas dan Waktu Training Berdasarkan Probabilitas Dropout Pada Pembagian 60:40
Pada Gambar 8. Diketahui bahwa nilai sensitivitas tertinggi berdasarkan nilai probabilitas dropout pada GoogLeNet -PCA lebih tinggi yaitu sebesar 99.84%, sedangkan pada GoogLeNet saja yakni sebesar 99.59%. Selain itu, waktu training yang dibutuhkan lebih sedikit dengan menggunakan GoogLeNet -PCA yaitu  sebesar  75  menit  15  detik  sedangkan  pada GoogLeNet saja  membutuhkan  waktu  sebanyak  155 menit  11  detik.  Kemudian,  pada  pembagian  data  70:30  rata-rata  sensitivitas  dan  waktu training berdasarkan jumlah batchsize pada ditunjukkan oleh Gambar 9.
Gambar 9. Rata-Rata Sensitivitas dan Waktu Training Berdasarkan Jumlah Batchsize Pada Pembagian 70:30
Berdasarkan Gambar 9. Diketahui bahwa nilai sensitivitas tertinggi  yaitu diperoleh menggunakan GoogLeNet -PCA  yaitu  sebesar  99.85%  sedangkan  menggunakan GoogLeNet saja  nilai  sensitivitas
tertinggi  sebesar  99.81%.  Kemudian,  waktu training yang  dibutuhkan  juga  lebih  sedikit  dengan menggunakan GoogLeNet -PCA yaitu sebesar 64 menit 99 detik. Sedangkan, rata-rata sensitivitas serta waktu training berdasarkan  nilai  probabilitas dropout pada  pembagian  data  70:30  ditunjukkan  oleh Gambar 10.
Gambar 10. Rata-Rata Sensitivitas dan Waktu Training Berdasarkan Probabilitas Dropout Pada Pembagian 70:30
Pada  Gambar  10.  Menunjukkan  bahwa  nilai  sensitivitas  tertinggi  berdasarkan  nilai  probabilitas dropout diperoleh  menggunakan GoogLeNet -PCA  yaitu  sebesar  99.86%.  Selain  itu,  waktu  yang dibutuhkan  lebih  sedikit  dibandingkan  menggunakan GoogLeNet yakni  hanya  membutuhkan  waktu sebanyak  75  menit  25  detik.  Kemudian,  pada  pembagian  data  80:20  rata-rata  sensitivitas  dan  waktu training berdasarkan jumlah batchsize pada ditunjukkan oleh Gambar 11.
Gambar 11. Rata-Rata Sensitivitas dan Waktu Training Berdasarkan Jumlah Batchsize Pada Pembagian 80:20
Berdasarkan Gambar 11. Diketahui bahwa nilai  sensitivitas tertinggi  pada GoogLeNet -PCA  yaitu sebesar  99.82%  sedangkan  pada GoogLeNet saja  sebesar  99.80%.  Kemudian,  waktu training yang dibutuhkan juga lebih sedikit dengan menggunakan GoogLeNet -PCA yaitu sebesar 76 menit 96 detik. Sedangkan,  rata-rata  sensitivitas  serta  waktu training berdasarkan  nilai  probabilitas dropout pada pembagian data 80:20 ditunjukkan oleh Gambar 12.
Gambar 12. Rata-Rata Sensitivitas dan Waktu Training Berdasarkan Probabilitas Dropout Pada Pembagian 80:20
Pada Gambar 12. Menunjukkan bahwa nilai sensitivitas berdasarkan nilai probabilitas dropout pada GoogLeNet -PCA lebih tinggi yaitu sebesar 99.86% dibandingkan dengan GoogLeNet saja yakni sebesar 99.63%.  Kemudian,  pada  waktu training juga  membutuhkan  waktu  yang  lebih  sedikit  dengan menggunakan GoogLeNet -PCA  yaitu  sebesar  79  menit  2  detik.  Pada  pembagian  data  80:20  rata-rata sensitivitas dan waktu training berdasarkan jumlah batchsize pada ditunjukkan oleh Gambar 13.
Gambar 13. Rata-Rata Sensitivitas dan Waktu Training Berdasarkan Jumlah Batchsize Pada Pembagian 90:10
Berdasarkan Gambar 11. Diketahui bahwa nilai  sensitivitas tertinggi  pada GoogLeNet -PCA  yaitu sebesar 99.83% sedangkan pada GoogLeNet saja sebesar 99.67%. Kemudian, pada waktu training yang dibutuhkan juga lebih sedikit dengan menggunakan GoogLeNet -PCA yaitu sebesar 84 menit 57 detik. Sedangkan,  rata-rata  sensitivitas  serta  waktu training berdasarkan  nilai  probabilitas dropout pada pembagian data 90:10 ditunjukkan oleh Gambar 14.
Gambar 14. Rata-Rata Sensitivitas dan Waktu Training Berdasarkan Probabilitas Dropout Pada Pembagian 90:10
Berdasarkan  Gambar  8.  Diketahui  bahwa  nilai  sensitivitas  berdasarkan  nilai  probabilitas dropout pada GoogLeNet -PCA lebih  tinggi  yaitu sebesar  99.86% dibandingkan dengan GoogLeNet saja  yakni sebesar 99.72%. Kemudian, pada waktu training juga membutuhkan waktu yang lebih sedikit dengan menggunakan GoogLeNet -PCA yaitu sebesar 94 menit 69 detik.
Oleh karena itu, klasifikasi kanker paru menggunakan GoogLeNet -PCA memiliki nilai sensitivitas yang  lebih  tinggi  dibandingkan  menggunakan GoogLeNet saja.  Hal  ini  menunjukkan  bahwasanya reduksi fitur menggunakan PCA sangat memiliki pengaruh dalam nilai sensitivitas yang diperoleh. Selain itu, waktu training yang dibutuhkan juga lebih sedikit dibandingkan tanpa PCA yaitu rata-rata dibawah 100 menit. Hal ini juga menunjukkan semakin sedikit waktu yang dibutuhkan maka semakin sedikit pula memory sistem yang dibutuhkan.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian ini yakni pengaruh reduksi fitur pada klasifikasi kanker paru menggunakan metode  CNN  model GoogLeNet memperoleh  hasil  yang  lebih  unggul  dibandingkan  menggunakan
GoogLeNet saja. Hasil terbaik yang diperoleh menggunakan GoogLeNet -PCA yaitu pada pembagian data 90:10 dengan nilai probabilitas dropout 0.9 dan jumlah batchsize 8 dengan memperoleh nilai akurasi, sensitivitas, spesifitas berturur-turut yaitu 99.95%, 99.97%, dan 99.86%. Hasil ini hanya membutuhkan waktu training selama 93 menit 27 deti k .

## Referensi
[1] K. Xu et al. , “Progress of exosomes in the diagnosis and treatment of lung cancer,” Biomed. Pharmacother. , vol. 134, p. 111111, 2021.
[2] H. Sung et al. , “Global cancer statistics 2020: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries,” CA. Cancer J. Clin. , vol. 71, no. 3, pp. 209–249, 2021.
[3] L.  Listyalina, E. L. Utari, and D. E. Puspaningtyas, “Penentuan Penyakit Paru Dengan Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 11, no. 1, pp. 233–240, 2020.
[4] M. A. Al-Antari, C.-H. Hua, J. Bang, and S. Lee, “Fast deep learning computer-aided diagnosis of COVID-19 based on digital chest x-ray images,” Appl. Intell. , vol. 51, no. 5, pp. 2890–2907, 2021.
[5] O. L. Istifarinta, P. Prajitno, and D. S. Soejoko, “Computer-Aided Detection (CAD) Deteksi Nodul Paru-Paru dari  Computed Tomography (CT),” J. Med. Phys. Biophys. , vol. 9, no. 1, pp. 10–17, 2022.
[6] E. L. Henriksen, J. F. Carlsen, I. M. M. Vejborg, M. B. Nielsen, and C. A. Lauridsen, “The efficacy of using computer-aided detection (CAD) for detection of breast cancer in mammography screening: a systematic review,” Acta radiol. , vol. 60, no. 1, pp. 13–18, 2019.
[7] B. K. Hatuwal and H. C. Thapa, “Lung cancer detection using convolutional neural network on histopathological images,” Int. J. Comput. Trends Technol , vol. 68, no. 10, pp. 21–24, 2020.
[8] C. Yi, “Application of Convolutional Networks in Clothing Design from the Perspective of Deep Learning,” Sci. Program. , vol. 2022, 2022.
[9] D. Haritha, N. Swaroop, and M. Mounika, “Prediction of COVID-19 Cases Using CNN with X-rays,” in 2020 5th International Conference on Computing, Communication and Security (ICCCS) , IEEE, 2020, pp. 1–6.
[10] P. Salavati and H. M. Mohammadi, “Obstacle detection using GoogleNet,” in 2018 8th International Conference on Computer and Knowledge Engineering (ICCKE) , IEEE, 2018, pp. 326–332.
[11] M.  S.  AL-Huseiny  and  A.  S.  Sajit,  “Transfer  learning  with  GoogLeNet  for  detection  of  lung  cancer,” Indones.  J.  Electr.  Eng. Comput. Sci. , vol. 22, no. 2, pp. 1078–1086, 2021.
[12] A. K. Idrees and A. K. M. Al-Qurabat, “Energy-efficient data transmission and aggregation protocol in periodic sensor networks based fog computing,” J. Netw. Syst. Manag. , vol. 29, no. 1, pp. 1–24, 2021.
[13] A. K. Gárate-Escamila, A. H. El Hassani, and E. Andrès, “Classification models for heart disease prediction using feature selection and PCA,” Informatics Med. Unlocked , vol. 19, p. 100330, 2020.
[14] B.  Sahu,  S.  Mohanty,  and  S.  Rout,  “A  hybrid  approach  for  breast  cancer  classification  and  diagnosis,” EAI  Endorsed  Trans. Scalable Inf. Syst. , vol. 6, no. 20, 2019.
[15] R. T. Prasetio and S. Susanti, “Prediksi Harapan Hidup Pasien Kanker Paru Pasca Operasi Bedah Toraks Menggunakan Boosted k-Nearest Neighbor,” J. Responsif Ris. Sains dan Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 64–69, 2019.
[16] N. P. Nugroho and F. F. Wati, “Koeksistensi Kanker Paru Dan Tuberkulosis,” Syifa’Med J Kedokt dan Kesehat , vol. 11, no. 1, p. 49, 2020.
[17] P. Wang, E. Fan, and P. Wang, “Comparative analysis of image classification algorithms based on traditional machine learning and deep learning,” Pattern Recognit. Lett. , vol. 141, pp. 61–67, 2021, doi: 10.1016/j.patrec.2020.07.042.
[18] A. Khan, A. Sohail, U. Zahoora, and A. S. Qureshi, “A survey of the recent architectures of deep convolutional neural networks,”
Artif. Intell. Rev. , vol. 53, no. 8, pp. 5455–5516, 2020.
[19]
J.  Gupta,  S. Pathak,  and  G.  Kumar,  “A  hybrid  optimization-tuned  deep  convolutional  neural  network  for  bare  skinned  image
classification in websites,” Multimed. Tools Appl. , pp. 1–23, 2022.
[20] N. D. Miranda, L. Novamizanti, and S. Rizal, “Convolutional Neural Network pada klasifikasi sidik jari menggunakan RESNET- 50,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 61–68, 2020.
[21] S.  Ilahiyah  and  A.  Nilogiri,  “Implementasi  Deep  Learning  Pada  Identifikasi  Jenis  Tumbuhan  Berdasarkan  Citra  Daun Menggunakan Convolutional Neural Network,” JUSTINDO (Jurnal Sist. Dan Teknol. Inf. Indones. , vol. 3, no. 2, pp. 49–56, 2018.
[22] L. Tsochatzidis, L. Costaridou, and I. Pratikakis, “Deep learning for breast cancer diagnosis from mammograms—a comparative study,” J. Imaging , vol. 5, no. 3, p. 37, 2019.
[23] C.  Garbin,  X.  Zhu,  and  O.  Marques,  “Dropout  vs.  batch  normalization:  an  empirical  study  of  their  impact  to  deep  learning,” Multimed. Tools Appl. , vol. 79, no. 19, pp. 12777–12815, 2020.
[24] F. Demir, D. A. Abdullah, and A. Sengur, “A new deep CNN model for environmental sound classification,” IEEE Access , vol. 8, pp. 66529–66537, 2020.
[25] S. P. Kannojia and G. Jaiswal, “Effects of varying resolution on performance of CNN based image classification: An experimental study,” Int. J. Comput. Sci. Eng , vol. 6, no. 9, pp. 451–456, 2018.
[26] F. Yuesheng et al. , “Circular fruit and vegetable classification based on optimized GoogLeNet,” IEEE Access , vol. 9, pp. 113599– 113611, 2021.
[27] S. Bhattacharya et al. , “A novel PCA-firefly based XGBoost classification model for intrusion detection in networks using GPU,” Electronics , vol. 9, no. 2, p. 219, 2020.
[28] M. A. S. Yudono, E. A. Z. Hamidi, A. H. K. Jumadi, A. De, and W. M. Sidik, “Jaringan Syaraf Tiruan Perambatan Balik untuk Klasifikasi  Covid-19  Berbasis  Tekstur  Menggunakan  Orde  Pertama  Berdasarkan  Citra  Chest  X-Ray,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu
Komput. , vol. 9, no. 4, pp. 799–808, 2022.