## Klasifikasi Kanker Payudara Menggunakan Metode Convolutional
Neural Network (CNN) dengan Arsitektur VGG-16
Idawati 1 , Dian Palupi Rini 2,* , Anggina Primanita 3 , Tommy Saputra 4
1 Master of Computer Science, Faculty of Computer Science, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia
2 Artificial Intelligence Laboratory, Faculty of Computer Science, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia
3 Department of Informatics, Faculty of Computer Science, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia
4 USS Artificial Intelligence Research Group, Faculty of Computer Science, Universitas Sumatera Selatan, Palembang, Indonesia
Email: 1 09012682226011@student.unsri.ac.id, 2, * dprini@unsri.ac.id, 3 anggina@unsri.ac.id, 4 tommysaputra@uss.ac.id Email Penulis Korespondensi: dprini@unsri.ac.id Submitted: 13/03/2024; Accepted: 31/03/2024; Published: 31/03/2024
Abstrak– Klasifikasi  kanker  payudara  adalah  suatu  proses  untuk  menentukan  jenis  dan  sifat  kanker  payudara  berdasarkan karakteristik  sel-sel  kanker.  Pada  penelitian  ini  dirancang  sebuah sistem  yang  yang  dapat  mengklasifikasi  kanker  payudara dengan memanfaatkan citra ultrasonografi yang kemudian diolah menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan arsitektur  VGG-16.  Tujuan  dari  penelitian  yaitu  Mengembangkan  sistem  klasifikasi  kanker  payudara  menggunakan Convolutional  Neural  Network  (CNN),  dan  mengevaluasi  hasil  klasifikasi  menggunakan  Convolutional  Neural  Network (CNN)  pada  arsitektur  VGG  16. Dalam  klasifikasi  kanker  payudara  dilakukan  dengan  tiga  kelas  yaitu, normal,  benign dan malignant.  Langkah-langkah  dalam  tahapan  input  citra,  filter,  resize,  augmentasi  data,  dan  digitalisasi  data.  Hasil  terbaik diperoleh pada pengujian ini dengan menggunakan hyperparameter optimizer SGD, learning rate 0,001, epoch 20 dan batch size 32 menghasilkan nilai akurasi sebesar 78.87%, nilai presisi sebesar 75.69%, nilai AUC sebesar 79,85% dan nilai f1 score sebesar 74.67%.
Kata Kunci: Klasifikasi; Kanker Payudara; Convolutional Neural Network; VGG-16
Abstract– Breast  cancer  classification  is  a  process  to  determine  the  type  and  characteristics  of  breast  cancer  based  on  the characteristics of cancer cells. In this research, a system is designed to classify breast cancer using ultrasound images which are then processed using the Convolutional Neural Network method with the VGG-16 architecture. The aim of the research is to develop a breast cancer classification system using Convolutional Neural Network (CNN) and evaluate the classification results using Convolutional Neural Network (CNN) with the VGG-16 architecture. In breast cancer classification, three classes are considered: normal, benign, and malignant. The steps in the classification process include image input, filtering, resizing, data augmentation, and data digitization. The best results were obtained in this test using the SGD optimizer hyperparameter, learning rate 0.001, epoch 20 and batch size 32 producing an accuracy value of 78.87%, a precision value of 75.69%, an AUC value of 79.85% and an f1 score value of 74.67%.
Keywords : Breast Cancer; Classifiaction; Convolutional Neural Network; VGG-16

## 1. PENDAHULUAN
Klasifikasi citra, merupakan salah satu contoh penerapan dari machine learning dan paling banyak digunakan di bidang  computer  vision  yang  menarik  dengan  potensi  aplikasi  pada  berbagai  bidang[1].  Vision  Transformers (ViTs) memiliki potensi besar untuk mengungkapkan informasi yang terkandung dalam gambar, menjadikannya salah satu arsitektur paling modern dan kuat di bidang computer vision, telah menunjukkan keberhasilan luar biasa dalam  analisis  gambar  otomatis  modalitas  pencitraan  medis  [2].  Salah  satunya  bidang  computer  vision mengklasifikasikan jenis kanker payudara, ada beberapa metode yang pernah digunakan dalam klasifikasi gambar kanker  payudara,    metode  augmentasi  data  pada  klasifikasi  kanker  payudara[3],  deteksi  dan  klasifikasi  kanker payudara  menggunakan  seleksi  fitur  regresi  [4],  gambar  histopatologi  kanker  payudara[5],  klasifikasi  citra histologi  kanker  payudara  menggunakan  metode  ensemble  Convolutional  Neural  Network  (CNN)    tapi  dari beberapa hasil itu nilai CNN memiliki nilai yang lebih baik[1]. Sebagian besar peneliti telah melakukan sebuah penelitian tentang sistem klasifikasi untuk kanker payudara, dengan menggunakan CNN [6]. Penelitian  klasifikasi kanker  payudara  menggunakan  fitur  pembelajaran  mendalam  dengan  arsitektur  CNN  baru  yaitu  VGG  [7]. Arsitektur CNN baru ini dilatih tentang mammogram dengan tujuan untuk mengklasifikasikannya baik sebagai ganas  atau  jinak  Model  VGG16  dengan  akurasi    70%,  ResNet50  dengan  akurasi  69%,  DenseNet121  dengan akurasi 80%, Inception Resnet dengan akurasi 60%.
Penelitian Peningkatan jaringan saraf konvolusional untuk klasifikasi kanker payudara dengan CNNI-BCC, 34  dari  39  kasus  positif  telah  diidentifikasi  sebagai  true  positive,  sementara  166  dari  183  kasus  negatif  telah diidentifikasi  sebagai  false  positive.  Skor  sensitivitas,  spesifisitas,  dan  akurasi  masing-masing  sebesar  89,47%, 90,71%, dan 90,50%. Eksperimen dilakukan untuk menganalisis kinerja antara karya yang disajikan dan metode tinjauan  yang  ada  [8].  Pengolahan  citra  merupakan  salah  satu  cabang  ilmu  di  dalam  ranah  Kecerdasan  Buatan (Artificial  Intelligence)  yang  menggunakan  citra  digital  sebagai  objek  untuk  menyelesaikan  berbagai  masalah. Pengolahan citra digital  mencakup beragam teknik  yang bertujuan untuk  meningkatkan kualitas citra, sehingga dapat  dengan  mudah  dipahami  oleh  manusia  maupun  sistem  komputer  [9].  Teknik  ini  dapat  diterapkan  pada berbagai  jenis  citra,  termasuk  foto  atau  gambar  bergerak  .  Machine  Learning  (ML)  merupakan  salah  satu
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.7553
kecerdasan  buatan  yang  sering  digunakan  untuk  memecahkan  berbagai  permasalahan.  ML  juga  memberikan kemudahan untuk mengeksplorasi data berdasarkan teknik tertentu [10].
Klasifikasi kanker payudara dapat dilakukan dengan metode Deep Learning. Klasifikasi kanker payudara berdasarkan status  keganasan (jinak  atau  ganas)  menggunakan  metode CNN  [11]. Klasifikasi  merupakan  salah satu tugas yang penting data mining. Klasifikasi adalah pengelompokkan data atau objek baru ke dalam kelas atau label berdasarkan atribut-atribut tertentu [12] . Tujuan utama klasifikasi adalah untuk menyusun dan mengorganisir elemen-elemen  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang  memiliki  kesamaan  atau  karakteristik  bersama.  Hal  ini membantu dalam memahami struktur, hubungan, dan pola yang ada di antara objek-objek yang diklasifikasikan [13]. Proses klasifikasi terdiri dari dua fase, yaitu fase training dan fase testing. Fase training adalah fase di mana data digunakan untuk membangun sebuah model sedangkan fase testing adalah pengujian model yang telah dibuat dengan data lainnya untuk mengetahui akurasi dari model tersebut [14].
Penelitian  mengenai  kanker  payudara  dalam  beberapa  tahun  terakhir  banyak  berkembang.  Namun, penelitian  banyak  menggunakan  gambar  payudara  yang  termasuk  gambar-gambar  yang  menunjukkan  adanya kanker  payudara  dan  yang  tidak  menunjukkan  adanya  kanker  [15],  penelitian  tersebut  fokus  pada  klasifikasi kanker  payudara  menggunakan  pendekatan  deep  learning  dan  citra  histopatologi  [16].  Penelitian  sebelumnya menggunakan  metode  CNN,    klasifikasi  gambar  histopatologi  kanker  payudara  non  karsinoma  dan  karsinoma menggunakan kumpulan data  yang  kami  kumpulkan.  Kami  melatih empat  model berbeda berdasarkan VGG16 dan VGG19 yang telah dilatih sebelumnya. khususnya pada kelas karsinoma. Ansambel VGG16 dan VGG19 yang disempurnakan model menawarkan sensitivitas 97,73% untuk kelas karsinoma dan akurasi keseluruhan 95,29% [5].
Berdasarkan  beberapa  penelitian  sebelumnya  menggunakan  klasifikasi  citra  mammogram,  dimana  citra mamogram  itu  menghasilkan  citra  yang  membutuhkan  alat  khusus,  yang  hanya  dimiliki  pada  Rumah  Sakit, sehingga  pada  penelitian  akan  di  coba  melakukan  hal  yang  sama,  yaitu  melakukan  klasifikasi  tetapi  dengan menggunakan  citra  ultrasonografi.  Penelitian  akan  menggunakan  model  arsitektur  VGG16,  klasifikasi  kanker payudara dilakukan dengan tiga kelas yaitu, normal, benign dan malignant.
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah  dijelaskan,  maka  perumusan  masalah  pada  penelitian  ini  yaitu bagaimana  mengimplementasikan  dan  mengoptimalkan  model  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  untuk melakukan  klasifikasi  kanker  payudara  dan  bagaimana  mengukur  kinerja  pengklasifikasian  yang  optimal  dan bagaimana  meningkatkan  performa  model  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dalam  klasifikasi  kanker payudara.  Tujuan  dari  penelitian  yaitu  Mengembangkan  sistem  klasifikasi  kanker  payudara  menggunakan Convolutional Neural Network (CNN), dan  mengevaluasi  hasil klasifikasi  menggunakan  Convolutional Neural Network (CNN) pada arsitektur VGG 16.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Umumnya,  langkah-langkah  yang  diterapkan  dalam  metodologi  penelitian  ini  melibatkan  penggunaan  tahapan penelitian yang terstruktur untuk memandu setiap tahapan. Tahapan penelitian yang digunakan seperti yang terlihat pada Gambar 1, terdiri dari tahap tinjauan pustaka yang mencakup evaluasi studi dalam rentang 1 sampai 5 tahun terakhir.  Dilanjutkan  dengan  fase  persiapan  data,  dataset  kanker  payudara  terdiri  dari  780  sampel  data  yang digunakan. Setelah itu, tahap mengembangkan sistem klasifikasi kanker payudara yang terdiri dari pra-pengolahan data.    Pengklasifikasian  menggunakan  arsitektur  VGG-16.  Proses  pengklasifikasian  ini  meliputi  tiga  tahapan: pelatihan, validasi, dan pengujian. Langkah akhir melibatkan analisis hasil serta penarikan kesimpulan berdasarkan temuan yang diperoleh.

## 2.2 Persiapan Data
Data yang  akan  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  dataset  gambar  yang  diambil  dari https://www.kaggle.com/datasets/aryashah2k/breast-ultrasound-images  dataset.  Dataset  Gambar  Ultrasonografi Payudara (atau Dataset BUSI) adalah basis data public. Data yang dikumpulkan pada awalnya mencakup gambar ultrasonografi  payudara  pada  wanita  berusia  antara  25  dan  75  tahun.  Data  ini  dikumpulkan  pada  tahun  2018. Jumlah pasien adalah 600 pasien wanita. Kumpulan data terdiri dari 780 gambar dengan ukuran rata-rata gambar 500*500  piksel.  Gambar-gambar  ini  dalam  format  PNG.  Gambar-gambar  kebenaran  dasar  disajikan  dengan gambar asli. Gambar-gambar dikategorikan menjadi tiga kelas dapat dilihat pada gambar 3.2, yaitu normal 133, jinak 437, dan ganas 210. Dataset ini dijelaskan dalam tabel 1.
Tabel 1 . Data Kanker Payudara Kategori Jumlah Gambar Normal 133 Jinak (Benign) 437 Ganas (Malignant) 210

## 2.3 Mengembangkan Sistem
Metode yang diusulkan dalam pengembangan sistem  klasifikasi kanker payudara terdiri dari empat proses yang meliputi  data  masukan,  pra-pengolahan  data,  membuat  pemodelan  CNN  dan  matrik  evaluasi.  Gambar  2 menunjukkan diagram alur dari metode yang diusulkan.

## Gambar 2. Kerangka Kerja Perangkat Lunak

## 2.3 Pra-Pengolahan Data
Tahap pra-pengolahan data adalah langkah penting dalam mempersiapkan data untuk proses analisis. Langkah- langkah  dalam  pra  pengolahan  data  pada  penelitian  ini  adalah    dengan  cara  filter,  resize,  augmentasi  data, digitalisasi data.

## 2.3.1 Filter (Penyaringan)
Tahap ini melibatkan pemilihan data yang relevan atau penghapusan data yang tidak diperlukan dari kumpulan data.  Tujuan  utamanya  adalah  untuk  mengurangi  jumlah  data  yang  diproses  atau  untuk  fokus  pada  data  yang relevan dengan analisis atau tujuan tertentu, agar data seimbang.

## 2.3.2 Perubahan ukuran gambar (resize)
Proses  resize  pada  gambar  kanker  payudara  dalam  Breast  Ultrasound  Images  Dataset  (BUSI)  dilakukan  untuk menciptakan konsistensi dalam ukuran gambar dan memenuhi persyaratan teknis analisis yang akan dilakukan. Dataset ini terdiri dari gambar-gambar yang berasal dari berbagai sumber, dengan ukuran resolusi yang mungkin bervariasi.  Salah  satu  contoh  pada  gamabr  3,  citra  kanker  payudara  normal  yang  Sebelum  diresize  gambar mempunyai resolusi 568x470 piksel setelah diresize  menjadi ukuran 500x500 piksel.
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.7553
a.Citra sebelum di resize
b. Citra setelah di resize
Gambar 3. Resize Dataset Kanker Payudara

## 2.3.3 Augmentasi Data
Augmentasi data , yaitu teknik yang digunakan untuk memperbanyak jumlah data tanpa menghilangkan inti atau esensi  dari  data  tersebut.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  melakukan  tranformasi  acak  untuk  data.  Teknik augmentasi  data  utama  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  rotasi.  Pada  gambar  4  merupakan  proses augmentasi citra kanker payudara normal sebelum dirotasi dan sesudah dirotasi. Teknik ini melibatkan memutar gambar sejumlah derajat tertentu untuk menghasilkan variasi baru dalam dataset.

## Gambar 4. Proses Augmentasi Data

## 2.3.4 Digitalisasi Data
Digitalisasi  Data  yaitu  dengan  mempresentasikan  suatu  gambar  secara  numerik  sehingga  dapat  dibaca  oleh komputer.    Digitalisasi  data  pada  gambar  kanker  payudara  dalam  dataset  Breast  Ultrasound  Images  (BUSI) mencakup proses mengubah gambar-gambar ultrasonografi payudara menjadi format digital yang dapat diakses dan dianalisis oleh komputer.

## 2.4 Proses Klasifikasi Kanker Payudara dengan Convolutional Neural Network (CNN)
Proses  klasifikasi  kanker  payudara  dengan  menggunakan  pengklasifikasi  CNN  dengan  teknik  transfer  learning melalui arsitektur VGG-16. Proses klasifikasi menggunakan arsitektur VGG-16 dimulai dengan pemrosesan data, di mana gambar-gambar kanker payudara dimuat, dan dapat di-preproses dengan diresize yang telah dijelaskan sebelumnya.  Selanjutnya,  model  CNN  dibangun  menggunakan  arsitektur  tersebut,  VGG-16  memiliki  struktur lapisan yang mendalam dan kompleks untuk mengekstraksi fitur-fitur yang relevan dari gambar.
VGG  Net  adalah  sebuah  model  deep  learning  yang  dikembangkan  oleh  sebuah  tim  peneliti  Visual Geometry  Group  dari  Oxford  University,  yang  menggunakan  pendekatan  baru  dalam  perancangan  model  deep learning[17].    Arsitektur  VGG  Net  yang  paling  terkenal  adalah  VGG-16  dan  VGG-19,  yang  masing-masing memiliki 16 dan 19 lapisan, termasuk lapisan konvolusi dan  fully connected. Struktur model VGG Net merupakan sebuah susunan VGG-block yang terdiri dari dua kompenen yaitu : convulation layer dengan karnel berukuran 3 x 3 pixel dengan  fungsi aktivasi Relu, dan sebuah layer  max-pooling dengan kernel berukuran 2 x 2 pixel dan stride = 2 [18].
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.7553
Gambar 5. Model Arsitektur VGG-16

## 2.5 Matrix Evaluasi
Confusion matrix  merupakan teknik yang digunakan untuk mengukur hasil kinerja suatu model dalam masalah klasifikasi  baik  binary  atau  multiclass.  Teknik  ini  memungkinkan  untuk  mengamati  perbandingan  antara  hasil klasifikasi dari  model dan  hasil  klasifikasi sebenernya  [19]. Dari confusion  matrix  ini, dapat dihitung berbagai performance  metrics.  Performance  metrics  yang  paling  banyak  digunakan  untuk  kinerja  model  adalah  akurasi, sensitivitas, spesifisitas, presisi dan F1 score [20]. Proses klasifikasi biner memiliki dua label data, yaitu positif (P) dan negative (N). Klasifikasi ini menghasilkan empat hasil, yaitu true positif  (TP), true negative (TN), false positive (FP) dan false negative (FN). Evaluasi menggunakan confusion matrics menghasilkan pada persamaan berikut:
Akurasi = TP+TN TP+TN+FP+FN (1)
Persamaan (1) akurasi mempresentasikan seberapa akurat sistem dapat mengklasifikasi data secara benar. Nilai akurasi adalah perbandingan antara data yang terklasifikasi benar dengan jumlah keseluruhan data.
Sensitivitas/Recall = TP
TP+FN
(2)
Persamaan  (2)    Sensitivitas  /  Recall  dilakukan  untuk  mengetahui  perbandingan  jumlah  data  kategori terklasifikasi benar oleh sistem dengan jumlah data kategori terklasifikasi benar dan salah.
Spesifisitas = TN TN+FP (3)
Persamaan (3) spesifitas dilakukan untuk mengetahui seberapa bagus pada spesifitasnya terhadap sistem yang telah dirancang.
Presisi = TP TP+FP (4)
Persamaan (4) presisi adalah perbandingan nilai dari jumlah data kategori terklasifikasi benar dengan total keseluruhan data kategori terklasifikasi secara benar.
F1Score = 2 ×Presisi×Sensitivitas
Presisi+Sensitivitas
(5)
Persamaan (5) f1-score merupakan penggabungan dari presisi dan recall, serta memiliki rentang nilai antara 0 hingga 1, dimana nilai 1 menunjukkan kinerja model yang sempurna dan nilai 0 menunjukkan kinerja model yang sangat buruk. F1-score sering digunakan dalam kasus-kasus dimana kelas positif dan negatif pada dataset
tidak  seimbang  (imbalanced).  Dalam  kasus  seperti  ini,  f1-score  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  baik tentang kinerja model.

## 2.6 Confusion Matrix
Confusion  matrix  adalah  sebuah  tabel  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  performa  model  machine  learning dengan membandingkan prediksi model dengan hasil yang sebenarnya. Confusion matrix terdiri dari empat jenis nilai yaitu True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN). TP adalah jumlah prediksi benar positif (model  memprediksi positif dan benar), TN adalah jumlah prediksi benar negatif (model memprediksi  negatif  dan  benar),  FP  adalah  jumlah  prediksi  salah  positif  (model  memprediksi  positif  tetapi sebenarnya negatif), dan FN adalah jumlah prediksi salah negatif (model memprediksi negatif tetapi sebenarnya positif). Confusion matrix biasanya digunakan dalam tugas-tugas klasifikasi biner, yaitu di mana model diminta untuk memprediksi antara dua kelas, seperti antara kelas positif dan negatif, benar atau salah, atau ya atau tidak. Namun, confusion matrix juga dapat digunakan dalam tugas-tugas klasifikasi multi-kelas (kelas lebih dari 2), di mana setiap kelas dianggap sebagai positif dan kelas-kelas lainnya sebagai negatif.
Gambar 6. Confusion Matrix
Dapat dilihat pada gambar 6 contoh Confusion matrix menunjukkan jumlah prediksi yang benar (true positive dan true negative) dan jumlah prediksi yang salah (false positive dan false negative) pada setiap kelas objek.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  performansi  terbaik  serta  menganalisis  parameter  apa  saja yang  mempengaruhi  kinerja  sistem.  Pada  tahap  ini  pengujian  sistem  dibagi  menjadi  4  yaitu  pengujian  filter, pengujian  resize  data,  pengujian  dengan  augmentasi  data  dan  digitalisasi  data.  Dimana  dalam  setiap  pengujian dilakukan skenario pengaruh hyperparameter yang mencakup skenario optimizer, learning rate, epoch dan batch size. Pengujian resize citra dilakukan dengan melakukan perubahan ukuran citra, bertujuan menemukan ukuran citra yang sesuai untuk menghasilkan hasil akurasi yang maksimal. Adapun ukuran citra yang akan diuji adalah 64×64, 128×128 dan 224×224 piksel, dengan beberapa parameter lain yang sudah ditentukan yaitu optimizer SGD, nilai learning rate 0,001, epoch 20 dan batch size 32. Tabel 2 menunjukkan hasil akurasi pengujian resizing citra.
Tabel 2. Pengujian Resize Citra Ukuran Citra Akurasi 32 x 32 78,78% 64 x 64 79, 15% 128 x 128 79, 69%
Skenario  selanjutnya  pengujian  menggunakan  augmentasi  data  dan  digitalisasi  data.  Pada  pengujian  ini terdapat 4 skenario pengujian hyperparameter yaitu melihat pengaruh penggunaan optimizer, learning rate, epoch, dan batch size (BC). Hasil skenario pengujian ditunjukkan pada tabel 3 berikut ini:
Tabel 3 . Hasil pengujian menggunakan augmentasi data dan digitalisasi data
Skenario 1 : Optimizer (LR 0,001, Epoch 20, BC 32) Optimizer Akurasi Presisi AUC F1-Score Adam 77,54% 73,77% 76,54% 72,35% SGD 78,87% 75,69% 79,85% 74,67%
Skenario 2 : Learning Rate (Optimizer SGD, Epoch 20, BC 32) 0,1 70, 18% 71,33% 74,26% 71,54% 0,001 78,87% 75,69% 79,85% 74,67% Skenario 3 : Epoch (Optimizer SGD, LR 0.001, BC 32) 15 73,06% 72,88% 74,26% 67,88% 20 78,87% 75,69% 79,85% 74,67% Skenario 4 : Batch Size (Optimizer SGD, LR 0.001, BC 32) 16 75,13% 73,22% 77,16% 72,01% 32 78,87% 75,69% 79,85% 74,67%
Pada penjelasan tabel diatas bahwa hasil uji coba dari skenario 1 sampai dengan skenario 4  menunjukkan hasil  yang berbeda. Semakin  besar ukuran  maka hasil akurasi, Presisi,  AUC, dan F1 Score menghasilkan  hasil yang lebih baik namun kerja model terlalu berat tetapi sudah menunjukkan peningkatan akurasi disetiap iterasi (epoch) dan perbedaan akurasi antara data training dan validasi tidak terlalu jauh berbeda. Langkah selanjutnya akan dapat dijelaskan pada gambar 7  menjelaskan hasil grafik terbaik  yang telah dilakukan proses  model  yang telah dijalankan
(a) (b) (c) (d) (e)
Gambar 7. (a) Menunjukkan  peningkatan pada grafik training accuracy dari 0,7 ke 0,8 menunjukkan bahwa model anda belajar dengan baik dari data pelatihan. Namun, fluktuasi pada grafik validation accuracy dari 0,6 hingga 0,78 dengan naik turunnya bisa menunjukkan bahwa model tersebut mungkin mengalami overfitting pada beberapa titik atau mungkin tidak stabil dalam menggeneralisasi pada data validasi. Hal ini bisa disebabkan oleh berbagai faktor seperti ukuran dataset yang kecil, kompleksitas model yang berlebihan, atau kekurangan teknik regularisasi. Penting untuk memperhatikan penurunan akurasi validasi karena itu dapat mengindikasikan bahwa model tidak mampu melakukan generalisasi yang baik pada data baru. (b) Overfitting terjadi ketika model terlalu kompleks dan "menghafal" data pelatihan dengan baik, tetapi tidak dapat menggeneralisasi dengan baik pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya, seperti data validasi. (c) Nilai training AUC dan validasi AUC mengalami kenaikan. (d) Grafik Precision dan gambar (e) F1- Score hasil training dan validasinya menujukkan kenaikan yang cukup baik. Grafik (a) Akurasi, (b) Loss, (c) Auc, (d) Precision dan (e) f1-score
Langkah selanjutnya melakukan uji coba model dengan menampilkan hasil setiap tiga kelas terhadap kanker payudara dan dapat dilihat pada gambar 8 di bawah ini :
(a) (b) (c)
Gambar 8. Hasil Uji Model Dalam Klasifikasi 3 Kelas (a) Normal, (b) Benign (c) Malignant
Pada  gambar  8  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  model  yang  telah  dibangun  mampu  mengklasifikasikan kanker  payudara  dengan  menjadi  tiga  kelas  yaitu  normal,  benign  dan  malignant.  Langkah  terakhir  dengan mengguji coba menggunakan Confusion Matrix seberapa baik performa model yang telah dibangun. Berikut ini pada gambar 9 hasil Confusion Matrix dibawah ini :
Gambar 9. Hasil Performa Model Dengan Confusion Matrix
Gambar 9 menunjukkan confusion matrix dari hasil akhir pengujian performa terbaik. Tidak ada kesalahan dalam  pembagian  tiga  kelas  pada  kanker  payudara.  Hasil  dari  nilai  parameter  performansi  sistem  tersebut mendekati  hasil  terbaik,  yang  berarti  sistem  menunjukkan  performasi  terbaik  dengan  minimum  kesalahan  dari model yang telah dibangun.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian,  penelitian  ini  mampu  merancang  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan  kanker payudara  menggunakan  metode  CNN  dengan  arsitektur  VGG-16.  Sistem  ini  dapat  mengklasifikasi  kanker payudara  menjadi  3  kelas  yaitu  normal,  benign  dan  malignant.  Didalam  pengujian  sistem  dilakukan  skenario pengujian dengan pre-processing dan skenario terhadapat hyperparameter yaitu optimizer, learning rate, epoch dan batch size dengan  menghasilkan  nilai akurasi  sebesar 78.87%, nilai presisi sebesar 75.69%, nilai  AUC  sebesar 79,85%  dan  nilai  f1  score  sebesar  74.67%.  Hasil  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  arsitektur  VGG-16 memiliki kemampuan  yang tepat dan detail  mengenali dan  mengklasifikasikan citra. Sistem  mampu digunakan sebagai alat bantu tenaga medis untuk mengurangi resiko keterlambatan dalam penanganan kanker payudara.

## REFERENCES
[1] G. Aji mahesa, “Klasifikasi Citra Histologi Kanker Payudara Menggunakan Metode Ensemble CNN,” Jurnal Repositor, vol. 4, no. 3, pp. 373–384, 2022, doi: 10.22219/repositor.v4i3.1497.
[2] A. Parvaiz, M. A. Khalid, R. Zafar, H.  Ameer, M. Ali, and M. M. Fraz, “Vision Transformers in medical  computer vision—A contemplative retrospection,” Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 122. Elsevier Ltd, Jun. 01, 2023. doi: 10.1016/j.engappai.2023.106126.
[3] L. Hansel, G. #1, H. Bunyamin, and S. Si, “Penggunaan Augmentasi Data pada Klasifikasi Jenis Kanker Payudara dengan
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.7553
Model Resnet-34,” 2021. [Online]. Available: https://cs231n.github.io/convolutional-networks/
[4] Z. Khandezamin, M. Naderan, and M. J. Rashti, “Detection and classification of breast cancer using logistic regression feature  selection  and  GMDH  classifier,”  Journal  of  Biomedical  Informatics,  vol.  111,  Nov.  2020,  doi: 10.1016/j.jbi.2020.103591.
[5] Z.  Hameed,  S.  Zahia,  B.  Garcia-Zapirain,  J.  J.  Aguirre,  and  A.  M.  Vanegas,  “Breast  cancer  histopathology  image classification using an ensemble of deep learning models,” Sensors (Switzerland), vol. 20, no. 16, pp. 1–17, Aug. 2020, doi: 10.3390/s20164373.
[6] M. A. Rohman, P. Mudjirahardjo, and M. A. Muslim, “IMPLEMENTASI FILTER GRAY LEVEL CO-OCCURANCE MATRIKS TERHADAP SISTEM KLASIFIKASI KANKER PAYUDARA DENGAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK,” Transmisi, vol. 23, no. 4, 2021, doi: 10.14710/transmisi.23.4.160-168.
[7] U. Sajid, R. A. Khan, S. M. Shah, and S. Arif, “Breast cancer classification using deep learned features boosted with handcrafted features,” Biomedical Signal Processing and Control, vol. 86, Sep. 2023, doi: 10.1016/j.bspc.2023.105353.
[8] F. F. Ting, Y. J. Tan, and K. S. Sim, “Convolutional neural network improvement for breast cancer classification,” Expert Systems with Applications, vol. 120, pp. 103–115, Apr. 2019, doi: 10.1016/j.eswa.2018.11.008.
[9] J. Jumadi, and D. Sartika, “PENGOLAHAN CITRA DIGITAL UNTUK IDENTIFIKASI OBJEK MENGGUNAKAN METODE HIERARCHICAL AGGLOMERATIVE CLUSTERING”, 2021
[10]  D.  Sudaryono,  U.  Rahardja,  and  A.  Roihan,  “Design  of  Business  Intelligence  in  Learning  Systems  Using  iLearning Media,” Universal Journal of Management, vol. 5, no. 5, pp. 227–235, May 2017, doi: 10.13189/ujm.2017.050502.
[11]  J. K. Chukwu, F. B. Sani, and A. S. Nuhu, “Breast Cancer Classification Using Deep Convolutional Neural Networks,” FUOYE Journal of Engineering and Technology, vol. 6, no. 2, 2021, doi: 10.46792/fuoyejet.v6i2.617.
[12]  A. P. Wibawa, M. Guntur, A. Purnama, M. Fathony Akbar, and F. A. Dwiyanto, “Metode-metode Klasifikasi,” Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, vol. 3, no. 1, 2018.
[13]  J. Ker, L. Wang, J. Rao, and T. Lim, “Deep Learning Applications in Medical Image Analysis,” IEEE Access, vol. 6, pp. 9375–9379, Dec. 2017, doi: 10.1109/ACCESS.2017.2788044.
[14]  E. O. Simonyan, J. A. Badejo, and J. S. Weijin, “Histopathological breast cancer classification using CNN,”  Materials Today: Proceedings, Nov. 2023, doi: 10.1016/j.matpr.2023.10.154.
[15]  K.  Liu,  G.  Kang,  N.  Zhang,  and  B.  Hou,  “Breast  Cancer  Classification  Based  on  Fully-Connected  Layer  First Convolutional  Neural  Networks,” IEEE Access, vol. 6, pp. 23722–23732, Mar. 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2817593.
[16]  F.  Shahidi,  S.  M.  Daud,  H.  Abas,  N.  A.  Ahmad,  and  N.  Maarop,  “Breast  cancer  classification  using  deep  learning approaches  and  histopathology  image:  A  comparison  study,”  IEEE  Access,  vol.  8,  pp.  187531–187552,  2020,  doi: 10.1109/ACCESS.2020.3029881.
[17]  K. Simonyan and A. Zisserman, “Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition,” Sep. 2014, [Online]. Available: http://arxiv.org/abs/1409.1556
[18]  X. Cheng, L. Tan, and F. Ming, “Feature Fusion Based on Convolutional Neural Network for Breast Cancer Auxiliary Diagnosis,” Mathematical Problems in Engineering, vol. 2021, 2021, doi: 10.1155/2021/7010438.
[19]  J. Wu and C. Hicks, “Breast cancer type classification using machine learning,” Journal of Personalized Medicine, vol. 11, no. 2, pp. 1–12, Feb. 2021, doi: 10.3390/jpm11020061.
[20]  T. Saito and M. Rehmsmeier, “The precision-recall plot is more informative than the ROC plot when evaluating binary classifiers on imbalanced datasets,” PLoS ONE, vol. 10, no. 3, Mar. 2015, doi: 10.1371/journal.pone.0118432.