Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4371

## SISTEM  DETEKSI  PENYAKIT  PADA  OTAK  DENGAN
PENDEKATAN KLASIFIKASI CNN

## DAN PREPROCESSING IMAGE GENERATOR
Ryan Gading Abdullah 1 , Muchamad Kurniawan 2*
1 Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya; Jl. Arief Rahman Hakim No.100; (031) 5945043
Received: 1 Mei 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024

## Keywords:
CNN, Preprocessing Image Generator, Klasifikasi, Otak
Corespondent Email: muchamad.kurniawan@itats.ac.i d
Abstrak. Di  era  digital  saat  ini,  teknologi  kecerdasan  buatan  telah  menjadi bagian  yang  penting  dalam  berbagai  aktivitas  manusia,  termasuk  di  bidang kesehatan. Salah satu fokus bidang yang terkait adalah deteksi penyakit otak yang memiliki dampak signifikan terhadap kesehatan dan biaya pengobatan. Penelitian  yang  dilakukan  ini  mengangkat  masalah  akurasi  dalam  deteksi penyakit otak, dengan menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN)  dan  preprocessing  Image  Generator.  Berdasarkan  penelitian sebelumnya,  CNN  dengan  preprocessing  Image  Generator  menunjukkan potensi  untuk  meningkatkan  akurasi  deteksi.  Penelitian  yang  dilakukan menggunakan dataset Computed Tomography (CT) of the Brain dari Kaggle dengan total 259 data, terbagi menjadi tiga kelas, yakni aneurisme, tumor, dan kanker.  Hasil  percobaan  menunjukkan  bahwa  metode  CNN  dengan preprocessing  Image  Generator  memberikan  akurasi  yang  cenderung  lebih tinggi ketika dalam proses pelatihan dan pengujian metode, serta kompleksitas yang lebih rendah. Kesimpulan yang dapat diambil adalah penggunaan metode ini menjanjikan dalam mendeteksi penyakit otak dengan lebih baik.
Abstract. In today's digital era, artificial intelligence technology has become an  important  part  of  various  human  activities,  including  in  the  healthcare sector. One of its focal points is the detection of brain diseases, which have significant implications for health and medical expenses. This study addresses the  issue  of  accuracy  in  brain  disease  detection  through  the  utilization  of Convolutional Neural Network (CNN) methodology and preprocessing Image Generator.  Previous  research suggests that CNN with  preprocessing Image Generator  has  the  potential  to  enhance  detection  accuracy.  The  research employs the Computed Tomography (CT) of the Brain dataset from Kaggle, comprising 259 data points categorized into three classes: aneurysm, tumor, and  cancer.  Experimental  findings  indicate  that  the  CNN  method  with preprocessing Image Generator yields higher accuracy in both training and testing  phases,  with  reduced  complexity.  In  conclusion,  this  method  holds promise for more effective detection of brain diseases.

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  digital  saat  ini  telah  berkembang teknologi –  teknologi  yang  digunakan masyarakat,  terutama  kecerdasan  buatan.  [1] Munculnya kecerdasan buatan ini telah banyak membantu  sebagian  besar  aktivitas  –  aktivitas manusia,  salah  satunya  di  bidang  kesehatan, seperti  klasifikasi  penyakit  seperti  penyakit
pada otak. Otak merupakan organ yang paling vital  dan  rumit,  mengatur  seluruh  sistem  saraf dengan  100  miliar  sel  saraf.  Ketidakteraturan dalam  organ  ini  dapat  menyebabkan  masalah kesehatan yang mengancam. [2]
Penyakit  pada  otak muncul  dalam  berbagai bentuk dan diperkirakan patologi ini memengaruhi  kehidupan  1  dari  6  orang  serta
menghabiskan biaya lebih dari satu triliun dolar untuk pengobatan bersifat tahunan. [3] Penyakit ini  meliputi  beberapa  kategori,  diantaranya aneurysm, tumor, dan cancer.
Masalah yang diangkat dalam penelitian ini adalah masalah akurasi dalam deteksi penyakit otak.  Alasan  mengangkat  masalah  ini  karena terkait  dengan  keakuratan  deteksi  penyakit dalam otak.
Metode  klasifikasi  yang  berbeda  –  beda telah  dikembangkan  selama  beberapa  tahun terakhir  [4]  seperti  pada  beberapa  penelitian berikut terkait sebelumnya yang telah dilakukan, yakni klasifikasi dengan menggunakan  metode  Resnet50  oleh  Krisna Nuresa Qodri, Indah Soesanti, dan Hanung Adi Nugroho dengan menggunakan dataset terbuka terdiri  dari  253  gambar,  dibagi  menjadi  98 gambar  otak  bebas  tumor  dan  155  gambar tumor.  Dari  penelitian  tersebut,  hasil  yang diperoleh adalah akurasi training yang mencapai  99%    dan  hasil  akurasi  testing mencapai  85%  .  [5]  Kemudian  menurut Shubham  Chitnis,  Ramtin  Hosseini,  dan
Pengtao
Xie menggunakan metode LeaSE+PCDARTS dengan menggunakan dataset  dari  MRI  images  dengan  data  berupa 3264  gambar  MRI  dari  empat  kelas:  glioma, meningioma,  tumor  hipofisis,  dan  sehat menghasilkan  akurasi  training  yang  mencapai 89.34%  kemudian  dikembangkan  dengan metode ResNet18 menghasilkan akurasi training  mencapai  90.61%.  [6]  Kemudian menurut Hapsari Peni Agustin Tjahyaningtijas, Dewinda  Julianensi  Rumala,  Cucun  Very Angkoso,  Nurul  Zainal  Fanani,  Joan  Santoso, Anggraini  Dwi  Sensusiati,  Peter  M.A  van Ooijen,  I  Ketut  Eddy  Purnama,  dan  Mauridhi Hery  Purnomo menggunakan  metode  en-CNN dengan  emnggunakan  dataset  MRI  multi- sequence  BraTS  2018  yang  menghasilkan akurasi  training  sebesar  97%,  menggunakan Adam  Optimizer  dan  ber-epoch  200.[7] Kemudian  menurut  Jun  Cheng,  Wei  Huang, Shuangliang  Cao,  Ru  Yang,  Wei  Yang, Zhaoqiang  Yun,  Zhijian  Wang,  dan    Qianjin Feng  menggunakan  metode  ekstraksi,  yaitu, histogram  intensitas,  matriks  co-occurrence tingkat  abu-abu  (GLCM),  dan  model  bag-of- words (BoW). Dibandingkan dengan menggunakan  wilayah  tumor  sebagai  ROI, menggunakan  wilayah  tumor  yang  diperbesar
sebagai  ROI  meningkatkan  akurasi  menjadi 82,31% dari 71,39%, 84,75% dari 78,18%, dan 88,19% dari 83,54% untuk histogram intensitas, GLCM,  dan  model  BoW.  Selain  augmentasi wilayah, partisi bentuk cincin dapat meningkatkan  akurasi  lebih  lanjut  hingga 87,54%, 89,72%, dan 91,28%. [8]
Setelah  mengetahui  penelitian  sebelumnya, maka  penelitian  yang  akan  dilakukan  ini  yang mana merupakan penelitian klasifikasi terhadap otak,  yakni  aneurysm,  tumor,  dan  cancer menggunakan  metode  CNN  dengan  bantuan preprocessing Data Generator. Tujuan menggunakan Data Generator ini adalah untuk Dengan metode ini diharapkan dapat membantu meningkatkan  akurasi  training  dan  akurasi testing  menjadi  lebih  baik  dari  penelitian sebelumnya.
Oleh  karena  itu,  dari  latar  belakang  yang telah  dipaparkan  diatas,  penelitian  yang  akan dilakukan  ini  adalah  penerapan  metode  CNN dengan  bantuan  image  generator  terhadap klasifikasi  penyakit  otak  untuk  mengenali Anurysm, tumor, cancer.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penyakit
2.1.1. Aneurisme Aneurisme merupakan
pembesaran  arteri  karena  kelemahan  pada dinding  arteri  yang  menciptakan  tonjolan, atau distensi, pada arteri. Hal ini biasa terjadi pada aorta otak, bagian belakang lutut, usus, atau  limpa.  [9]  Meskipun  penyebab  pasti belum  diketahui,  terdapat  beberapa  faktor tertentu yang berkontribusi terhadap kondisi ini, seperti jaringan yang rusak dalam arteri karena penyumbatan.
2.1.2. Tumor Tumor  merupakan  perkembangan sel yang tidak biasa yang membentuk suatu benjolan  yang  tumbuh.  [10]  Tumor  otak merupakan  salah  satu  penyakit  mematikan di  dunia.  Secara  pengertian,  diartikan sebagai perkembangan sel yang abnormal di dalam  atau  sekitar  otak.  Tumor  otak  ini dibagi  menjadi  3  jenis,  diantaranya  tumor glioma, meningioma, dan pituitary. Berdasarkan  data  WHO,  total  kasus  baru tumor  otak  di  Indonesia  mencapai  5323 kasus.  [11]  Kemudian,  di  Amerika  dan Eropa,  jumlah  kasus  tumor  otak  telah mencapai sekitar 18500 kasus dengan angka
kematian  mencapai  3  persen  setiap  tahun (Aman et al., 2016). Dengan begitu, Tumor otak  harus  diidentifikasi  tepat  waktu  dan diklasifikasikan dengan tepat untuk mendapatkan  perawatan  yang  tepat  dan bertahan  bagi  pasien  karena  dengan mengidentifikasi  dini  tumor  otak  maka mengobati  tumor  dapat  menjadi  lebih efektif. [12] 2.1.3. Kanker kanker  merupakan  penyakit  di  mana beberapa  sel  tubuh  tumbuh  secara  tidak terkendali  dan  menyebar  ke  bagian  tubuh lainnya.  [13]  Penyakit  tingkat  lanjut  dari tumor  yang  bersifat  lebih  ganas  serta menjadi penyebab utama kematian di dunia. Berdasarkan  survei  yang  dilakukan  oleh American Cancer
Society (ACS)
menunjukkan  bahwa  sekitar  600.920  orang diperkirakan  akan  meninggal  akibat  kanker di  Amerika  Serikat  pada  tahun  2017.  [14] Oleh  karena  itu,  memerangi  kanker merupakan  tantangan  besar  yang  dihadapi oleh para ilmuwan peneliti dan dokter klinik.
2.2 Preprocessing Image Generator Preprocessing Image
Generator
merupakan  Metode  pra-pemrosesan  pada gambar  terkait  yang  mencakup  pengubahan ukuran,  pemangkasan,  dan  koreksi  warna. Pemilihan penggunaan dari metode yang sesuai ini  penting  dilakukan  untuk  memecahkan masalah  dari  gambar  sel  berkualitas  rendah.
[15]
2.3 Klasifikasi
Dalam  LIS,  istilah  “klasifikasi” merujuk pada tiga konsep yang berbeda namun saling berkaitan, diantaranya sistem kelas yang disusun  berdasarkan  seperangkat  prinsip  yang telah ditetapkan dan digunakan untuk mengatur sekumpulan entitas, kelompok atau kelas dalam sistem klasifikasi, dan proses penugasan entitas pada  kelas  –  kelas  dalam  sistem  klasifikasi. Proses  ini  melibatkan  penugasan  teratur  dan sistematis dari setiap entitas menjadi satu kelas pada  setiap  sistem  kelas  yang  tidak  saling tumpang tindih. [16]
2.4 CNN CNN  merupakan  salah  satu  jenis
model pembelajaran mendalam untuk
memproses  data  yang  berpola  kisi  –  kisi  dan banyak  diterapkan  dalam  berbagai  masalah pengenalan  pola  seperti  computer  vision  dan pengenalan  suara  dari  pola  yang  bertingkat rendah  hingga  bertingkat  tinggi  sehingga diartikan  sebagai  konstruksi  matematika  yang terdiri  dari  tiga  jenis  lapisan  atau  blok bangunan,  seperti  konvolusi,  penyatuan,  dan lapisan yang terhubung sepenuhnya. [17]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Gambaran Sistem 3.1.1. Dataset Dataset yang dipergunakan dalam penelitian  ini  adalah  dataset  Computed Tomography  (CT)  of  the  Brain  yang  berasal dari  Kaggle  dengan  jumlah  data  yang digunakan  sebanyak  259  data  dengan  dibagi menjadi 3 kelas, yakni aneurisme sebanyak 84 data (83 data training dan 1 data testing setiap), tumor sebanyak 84 data (83 data training dan 1 data  testing  setiap),  dan  cancer  sebanyak  91 data (90 data training dan 1 data testing setiap) dari 518 data. [18]
Gambar 3.1.1.1 Dataset (dari kekiri kekanan; 1. Aneurisme, 2. Tumor, 3. Kanker)

## 3.1.2. Alur Proses
Berikut  merupakan  bentuk  gambaran alur  dari  suatu  sistem  yang  akan  dikerjakan mulai dari penginputan dataset hingga mencapai output klasifikasi setelah melaksanakan pengujian .

## Gambar 3.1.2.1 Flowchart Proses

## 3.1.3. Arsitektur Model
Model yang digunakan dalam penelitian ini adalah model arsitektur CNN secara custom. Artinya  mengatur  sendiri  pengaturan  hidden layer dari arsitektur model yang akan digunakan beserta  perlengkapan  –  perlengkapan  lainnya yang  dibutuhkan  untuk  penelitian  seperti penggunaan  optimizer  Adam  serta  memiliki epoch sebanyak 20.
Untuk  lebih  detailnya,  arsitektur  dari metode  CNN  yang  digunakan  adalah,  yakni Pertama  input  layer  yang  berperan  menerima masukan gambar dan menjadi lapisan pertama, kedua  Convolutional  Layers  yang  mana  pada bagian ini terdiri dari beberapa filter yang akan diterapkan,  berikutnya  mengaktivasi    fungsi yang  secara  umum  digunakan  ReLU.  Lalu masuk ke tahap Pooling Layers yang berperan dalam  mengurangi  dimensi  spasial  fitur. Pooling  layers  yang  digunakan,  yakni  Max Pooling.  Pada  bagian  Convolutional  dan Pooling  Layers  digunakan  sebanyak  3  tahap pada  penelitian  ini.  Setelah  melalui  tahap tersebutnya, berikutnya memasuki tahap flatten, pada  tahap  ini  dilakukan  pembersihan  fitur spasial yang diperoleh dan dijadikan  ke dalam bentuk  vector  linear lalu  disalurkan  ke lapisan keseluruhan. Kemudian memasuki tahap dense yang merupakan lapisan yang memiliki neuron dan bertindak dalam secara tersembunyi dalam jaringan  tiruan  saraf.  Total  neuron  dalam lapisan  ini  adalah  100  neuron.  Kemudian memasuki tahap yang sama, namun perbedaan hanya  memiliki  lapisan  10  neuron.  Kedua bagian  ini  menggunakan  aktivasi  ReLU. Kemudian  terakhir  melalui  tahap  sama,  yakni Dense  tetapi  pada  tahap  ini  berperan  sebagai
output  dari jumlah  neuron  yang  sesuai  dengan jumlah kelas dan menggukan aktivasi softmax. Perannya  untuk  memprediksi  hasil  dari  model yang  telah  bekerja  yang  disalurkan  memalui lapisan neuron. Kemudian untuk perbandingan dengan  yang  menggunakan  Preprocessing Image  Generator,  perbendaan  kedua  cara  uji coba ini adalah pada bagian dense neuron tidak diguanakan  jika  menggunakan  preprocessing image  generator,  hanya  dense  untuk  output hasil prediksi.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  berikut  merupakan  hasil  dari pengujian  metode  dengan  membandingkan akurasi  dalam  mengklasifikasi  gambar  antara metode  CNN  dengan  metode  CNN  yang dikombinasikan  dengan preprocessing  image generator , yakni:

## 4.1. Tanpa Preprocessing Image Generator
Tabel 4.1.1 Hasil Percobaan Tanpa Preprocessing Image Generator No Akurasi Loss 1
2 3 4
No Akurasi Training Akurasi Testing Total params 1 0.351 0.333 80.24 MB 2 0.351 0.333 53.49 MB 3 0.957 1.0 64.20 MB 4 0.652 0.666 58.85 MB 5 0.656 0.666 171.14 MB
5
Tabel 4.1.2 Grafik Akurasi dan Loss Tanpa Preprocessing Image Generator

## 4.2. Dengan Preprocessing Image Generator
Tabel 4.2.1 Hasil Percobaan Dengan Preprocessing Image Generator No Akurasi
Loss 1
2 3 4 5
Tabel  4.2.2  Grafik  Akurasi  dan  Loss
Dengan Preprocessing Image Generator
4.3. Grafik Plot Perbandingan Metode
Gambar 4.3.1 Grafik Akurasi Training
Gambar 4.3.2 Grafik Akurasi Testing
Gambar 4.3.3 Grafik Total Params
Berdasarkan  hasil  percobaan  yang  telah dilampirkan  pada  tabel  dan  grafik  diatas diketahui  bahwa  implementasi  metode  CNN dengan  Preprocessing  Image  Generator  lebih baik dari pada metode CNN tanpa Preprocessing  Image  Generator.  Hal  ini ditunjukkan  pada  hasil  akurasi  training  dan testing beserta niltai total params pada metode CNN  dengan  Preprocessing  Image  Generator lebih  baik  dan  kompleksitasnya  lebih  rendah dalam mendeteksi penyakit pada otak memberikan  hasil  yang  paling  terbaik  saat  ini
No Akurasi Training Akurasi Testing Total params 1 0.988 1.0 2.44 MB 2 0.98 1.0 1.62 MB 3 0.992 1.0 1.96 MB 4 0.992 1.0 1.80 MB 5 0.992 1.0 5.17 MB
dibandingkan  dengan  hasil  –  hasil  percobaan yang lain.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan yang telah  disampaikan  maka  dapat  disimpulkan bahwa  implementasi  metode  CNN  dengan preprocessing Image Generator dalam mendeteksi  otak  masuk  ke  dalam  hasil terbaik saat  ini  berdasarkan  uji  coba  yang  telah dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  R.  Karim,  “Implementasi  Klasifikasi Senjata Tradisional Jawa Barat Menggunakan
Convolutional Neural Network (Cnn) Dengan Metode Transfer Learning,” Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan , vol.
12, no. 2, Apr. 2024, doi: 10.23960/jitet.v12i2.4166.
[2]  H. A. Munira and M. S. Islam, “Hybrid Deep Learning  Models  for  Multi-classification  of Tumour  from  Brain  MRI,” Journal  of
Information Systems Engineering and Business  Intelligence ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  162– 174,  Oct.  2022,  doi:  10.20473/jisebi.8.2.162- 174.
[3]  E. Roda and M. G. Bottone, “Editorial: Brain Cancers:  New  Perspectives  and  Therapies,” Front  Neurosci ,  vol.  16,  Feb.  2022,  doi: 10.3389/fnins.2022.857408.
[4]  R.  Islam,  S.  Imran,  Md.  Ashikuzzaman,  and Md. M. A. Khan, “Detection and Classification of  Brain  Tumor  Based  on  Multilevel Segmentation  with  Convolutional  Neural Network,” J Biomed Sci Eng , vol. 13, no. 04, pp. 45–53, Apr. 2020, doi: 10.4236/jbise.2020.134004.
[5]  K. N. Qodri,  I. Soesanti, and H. A. Nugroho, “Image Analysis for MRI-Based Brain Tumor Classification Using Deep Learning,” IJITEE (International Journal of Information Technology  and  Electrical  Engineering) ,  vol.
5, no. 1, p. 21, Jun. 2021, doi: 10.22146/ijitee.62663.
[6]  S.  Chitnis,  R.  Hosseini,  and  P.  Xie,  “Brain tumor classification based on neural architecture search,” Sci Rep , vol. 12, no. 1, p. 19206, 2022, doi: 10.1038/s41598-022-22172- 6.
[7]  M. Purnomo et al. ,  “Brain  Tumor Classification  in  MRI  Images  Using  En- CNN,” International  Journal  of  Intelligent
Engineering  and  Systems ,  vol.  14,  no.  4,  pp.
437–451, Aug. 2021, doi: 10.22266/ijies2021.0831.38.
[8]  J.  Cheng et  al. ,  “Correction:  Enhanced Performance of Brain Tumor Classification via Tumor  Region  Augmentation  and  Partition,” PLoS One , vol. 10, no. 12, p. e0144479, Dec. 2015, doi: 10.1371/journal.pone.0144479.
[9]  IOMC World, “Aneurysm,” Journal of Health and  Medical  Research.  Accessed:  Apr.  26, 2024. [Online].
Available: https://www.iomcworld.org/medical- journals/aneurysm-54193.html [10]  R.  Andre,  B.  Wahyu,  and  R.  Purbaningtyas,
“Klasifikasi  Tumor  Otak  Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan Arsitektur  Efficientnet-B3,”  2021.  [Online]. Available: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just-it/index
[11]  B.  Sri,  E.  Dwi,  D.  Rosal,  and  I.  M.  Setiadi, “Deteksi  Tumor  Otak  dengan  Metode Convolutional Neural Network”, doi:
10.30864/eksplora.v13i2.971.
[12]  S. Solanki, U. P. Singh, S. S. Chouhan, and S. Jain, “Brain Tumor Detection and Classification  Using  Intelligence  Techniques:
An  Overview,” IEEE  Access ,  vol.  11,  pp. 12870–12886, Jan.
2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3242666. [13]  National  Institutes  of  Health,  “What  Is Cancer?,” National Cancer Institute. Accessed: Apr. 26, 2024. [Online]. Available: https://www.cancer.gov/about- cancer/understanding/what-is-cancer
[14]  Z. Hu, J. Tang, Z. Wang, K. Zhang, L. Zhang, and  Q.  Sun,  “Deep  learning  for  image-based cancer  detection  and  diagnosis − A  survey,” Pattern Recognit , vol.  83, pp. 134–149, Nov. 2018, doi: 10.1016/j.patcog.2018.05.014.
[15]  S. Kato  and  K.  Hotta,  “Automatic enhancement  preprocessing  for  segmentation of low quality cell images,” Sci  Rep , vol.  14, no. 1, p. 3619, Feb. 2024, doi: 10.1038/s41598-024-53411-7.
[16]  E.  Jacob,  “Classification  and  Categorization: A  Difference  that  Makes  a  Difference,” Libr Trends , vol. 52, Dec. 2004, Accessed: Apr. 26,
2024. [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/329 56263_Classification_and_Categorization_A_ Difference_that_Makes_a_Difference
[17]  R. Yamashita, M. Nishio, R. K. G. Do, and K. Togashi,  “Convolutional  neural  networks:  an overview  and  application  in  radiology,” Insights  Imaging ,  vol.  9,  no.  4,  pp.  611–629, Aug. 2018, doi: 10.1007/s13244-018-0639-9.
[18]  Data Training, “Computed Tomography (CT) of  the  Brain,”  Kaggle.  Accessed:  Apr.  28,
2024. [Online].
Available: https://www.kaggle.com/datasets/trainingdata pro/computed-tomography-ct-of-the- brain?select=files