Deep Learning untuk Klasifikasi Glaukoma dengan menggunakan Arsitektur EfficientNet

## WAHYUNI RIZKY PERDANI, RITA MAGDALENA, NOR KUMALASARI CAECAR PRATIWI
Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Indonesia Email: wahyunirizkyper@gmail.com
Received 23 September 2021 | Revised 18 Oktober 2021 | Accepted 17 November 2021

## ABSTRAK
Glaukoma merupakan kerusakan yang terjadi pada saraf mata yang disebabkan oleh  meningkatnya  tekanan  di  bola  mata.  Glaukoma  dapat  menyebabkan penderitanya mengalami kebutaan permanen. Data dari WHO, jumlah orang yang diperkirakan  menjadi  buta  akibat  glaukoma  primer  adalah  4,5  juta.  Penilaian klasifikasi tingkatan glaukoma oleh ophthalmologist menggunakan nilai CDR (Cup to  Disc  Ratio).  Maka  dari  itu,  dibuat  sistem  yang  dapat  digunakan  dalam mengklasifikasikan  glaukoma  melalui  citra  fundus  mata  dengan  menggunakan metode  CNN  (Convolutional  Neural  Network)  dengan  arsitektur  EfficientNet. Klasifikasi glaukoma dibagi menjadi 5 kelas, yaitu deep, early, moderate, OHT dan normal. Citra mata yang digunakan didapatkan dari dataset RimOne r1. Penelitian ini  mencari  sistem  dengan  performansi  terbaik.  Model  yang  mendapatkan parameter  performansi  terbaik  adalah  citra  dengan  hyperparameter  optimizer Adamax, learning rate 0,001, epoch 20, dan batch size 32. Akurasi, presisi, recall, dan F1-Score masing-masing mencapai 1,0000.
Kata kunci: Glaukoma, Convolutional Neural Network (CNN), EfficientNet

## ABSTRACT
Glaucoma is the optic nerve damage caused by increasing pressure on the eyeball. Glaucoma  can  cause  patients  to  encounter  permanent  blindness.  According  to WHO data, the number of people estimated to be blind from primary glaucoma is 4,5 million. Evaluation of glaucoma grade classification by ophthalmologist uses CDR (Cup to Disc Ratio) value. Therefore, a system has been created that can be used to classify glaucoma through eye fundus images using the CNN (Convolutional Neural Network) method with EfficientNet architecture. Glaucoma is classified into 5 classes, namely deep, early, moderate, OHT and normal. The used eye image is obtained from the RimOne r1 dataset. This research is looking for a system with the best performance. The model that got the best performance parameters with the hyperparameter optimizer Adamax, learning rate 0,001, epoch 20, and batch size 32. Accuracy, precision, recall, and F1-Score each reached 1,0000.
Keywords: Glaucoma, Convolutional Neural Network (CNN), EfficientNet

## 1. PENDAHULUAN
Glaukoma  merupakan  kerusakan  yang  terjadi  pada  saraf  mata  yang  disebabkan  oleh meningkatnya  tekanan  di  bola  mata.  Gangguan  sistem  aliran  cairan  mata  dapat mengakibatkan meningkatnya tekanan pada bola mata (Nugraha, dkk, 2020) . Terjadinya pengeluaran cairan secara terus-menerus di depan ruang mata, penyumbatan fisik dan akibat adanya penyempitan pada akar iris mata dialami oleh penderita glaukoma. Glaukoma sering muncul  tanpa  gejala.  Penderita  glaukoma  pada  tahap  awal  sering  tidak  menyadari  hingga penderitanya  mengalami  kerusakan  penglihatan  mata  lebih  lanjut.  Glaukoma  dapat menyebabkan penderitanya mengalami kebutaan permanen. Data dari WHO, jumlah orang yang diperkirakan menjadi buta akibat glaukoma primer adalah 4,5 juta, terhitung lebih sedikit dari  dua  belas  persen  dari  semua  kebutaan  global (Rayungsista,  2018) .  Berdasarkan tingkatannya glaukoma memiliki tiga tingkatan, yaitu early, moderate dan deep (advanced). Penilaian klasifikasi tingkatan glaukoma oleh ophthalmologist menggunakan nilai CDR (Cup to Disc Ratio), yaitu penilaian glaukoma didasarkan pada perbandingan rasio area cakram dan cangkir optik.  Pada  mata  normal  nilai  CDR  kurang  dari 0,5 (Padaria, dkk, 2015) . Dalam melakukan deteksi glaukoma biasanya dokter spesialis mata melakukan pengamatan langsung dari  citra  fundus  retina  mata  dan  untuk  melakukan  perhitungan  nilai  CDR  membutuhkan banyak waktu karena masih dilakukan secara manual dan menggunakan perangkat yang relatif mahal  serta  jumlahnya  masih  terbatas.  Dengan  dilakukannya  deteksi,  klasifikasi,  dan penanganan sejak dini dapat membantu penderita dalam mengurangi kerusakan mata yang lebih parah.
Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Radia Touahri, Nabiha Azizi, Nacer Eddine, dan Ouided Moumene mengusulkan tentang a comparative study of convolutional neural network and twin SVM for automatic glaucoma diagnosis. Dari hasil penelitian dengan menggunakan 300 gambar yang terdiri dari 150 gambar mata penderita glaukoma dan 150 gambar mata normal diperoleh akurasi dengan metode CNN 0,972 dan untuk TWSVM 0,881 (Touahri, dkk, 2018). Hal tersebut membuktikan bahwa deteksi glaukoma dengan CNN 3 layer merupakan metode yang lebih baik dibandingkan dengan TWSVM. Penelitian lainnya dilakukan oleh Arkaja Saxena, Abhilasha Vyas, Lokesh Parashar, dan Upendra Singh yang mengusulkan a glaucoma detection  using  convolutional  neural  network.  Penelitian  ini  menggunakan  arsitektur  deep learning CNN dengan 6 lapisan dan menggunakan 2 dataset, yaitu dataset ORIGA terdiri dari 168 gambar glaukoma dan 482 gambar normal fundus dan dataset SCES yang terdiri dari 46 gambar  glaukoma  dan  1676  gambar  normal  fundus.  Nilai  AUC  yang  diperoleh  dalam mengklasifikasikan pola yang diamati pada mata penderita glaukoma dan fundus normal, yaitu 0,822 (dataset ORIGA) dan 0,882 (dataset SCES) (Saxena, dkk, 2020) . Selain itu, penelitian lain juga dilakukan oleh Ali Serener, Sertan Serte yang mengusulkan transfer learning for early and advanced glaucoma detection with convolutional neural network. Dataset yang digunakan, yaitu Public Image Dataset berjumlah 1544 gambar yang terdiri dari 788 gambar (normal), 289  gambar (early  glaucoma),  467  gambar  (advanced  glaucoma)  dan  dataset  Rim-One berjumlah 158 gambar yang terdiri dari, 118 gambar (normal), 12 gambar (early glaucoma), 14  gambar (moderate  glaucoma),  dan  14  gambar  (advanced  glaucoma/deep  glaucoma). Dengan menggunakan Resnet50 memperoleh hasil untuk early glaucoma dengan akurasi 0,90, sensitivitas 0,42, spesifisitas 0,94 dan area di bawah kurva ROC adalah 0,84 dan advanced glaucoma akurasi 0,86, sensitivitas 0,21, spesifisitas 0,93 dan area di bawah kurva ROC adalah 0,74. Sedangkan, dengan menggunkan GoogLeNet memperoleh hasil untuk early glaucoma dengan akurasi 0,91, sensitivitas 0,17, spesifisitas 0,98 dan area di bawah kurva ROC adalah 0,91  dan advanced  glaucoma  akurasi  0,85,  sensitivitas  0,29,  spesifisitas  0,91  dan  area  di bawah kurva ROC adalah 0,75. Dari penelitian tersebut dihasilkan bahwa GoogLeNet lebih baik dalam klasifikasi early glaucoma dan advanced glaucoma (Serener, dkk, 2019) .
Dari penelitian diatas, penelitian pertama hanya dapat membedakan mata penderita glaukoma dan mata normal dengan metode CNN 3 layer lebih baik daripada TWSVM. Pada penelitian kedua,  dapat  membedakan  mata  glaukoma dan  fundus  normal  saja  dengan menggunakan deep learning CNN 6 lapisan. Sedangkan pada penelitian ketiga, hanya dapat membedakan glaukoma  ke  dalam  2  kelas,  yaitu early  glaucoma  dan  advanced  glaucoma.  Berdasarkan penelitian tersebut, maka penelitian ini dibuat untuk melengkapi kekurangan dari sistem model diatas. Sistem yang dibuat  merupakan klasifikasi 5  kelas  glaukoma,  yang terdiri  dari early, moderate, deep, OHT (Hipertensi Okular), dan disertai dengan klasifikasi mata normal dengan mengimplementasikan  metode deep  learning  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan arsitektur  EfficientNet.  Arsitektur  EfficientNet  mencapai  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi dibandingkan arsitektur CNN lain. Selain itu, EfficientNet melakukan penskalaan lebih efisien dengan  menyeimbangkan  kedalaman,  lebar,  dan  resolusi  yang  dapat  membantu  dalam meningkatkan kinerja agar lebih baik.

## 2. METODE PENELITIAN
Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan sistem yang dapat mengklasifikasikan glaukoma ke dalam lima kelas, yaitu deep, early, moderate, OHT dan normal. Berikut ini adalah blok diagram sistem secara keseluruhan.
Gambar 1. Blok Diagram Sistem
Citra input  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  dataset  Rim-One  r1.  Dataset  yang digunakan berbentuk gambar RGB dari fundus retina mata memiliki ukuran pixels berbeda- beda  dengan  format file  BMP.  Dataset  ini  didapatkan  dari  website  Medical  Image  Analysis GroupDataset terdiri dari 5 kelas dengan total gambar 169 citra yang terdiri dari, glaukoma tipe deep 14 citra, tipe early 12 citra, tipe moderate 14 citra, tipe OHT 11 citra, dan mata normal 118 citra (Fumero, dkk, 2011) . Akan tetapi karena jumlah gambar antar kelas tidak seimbang dilakukan proses augmentasi. Proses augmentasi dilakukan untuk menambahkan jumlah data citra dengan memodifikasi gambar citra, misalnya melakukan rotasi gambar, flip gambar,  dan zoom (Hussain,  dkk,  2017) . Setalah  dilakukan  augemetasi  pada  dataset diperoleh tota data citra keselurahan adalah 1815 citra, yang terdiri dari 363 gambar untuk glaukoma tipe deep, 363 citra untuk tipe early, 363 citra untuk tipe moderate, 363 citra untuk tipe OHT, dan 363 citra untuk mata normal. Gambar 2 merupakan contoh dari input citra dari setiap kelas dari dataset yang digunakan.
(a)                          (b)                             (c)                           (d)                           (e)
Gambar 2. Glaukoma Tipe Deep (a), Early (b), Moderate (c), OHT (d), dan Fundus Mata Normal (e)
Sebelum masuk ke dalam metode deep learning gambar yang digunakan sebagai input citra di resize terlebih dahulu. Resize citra adalah proses yang dilakukan untuk mengubah ukuran citra. Ukuran citra dapat diubah secara upsize dan downsize. Pada penelitian ini digunakan resize citra dengan cara downsize. Downsize dilakukan dengan mengubah ukuran citra dengan menurunkan  jumlah pixels  serta  menghilangkan  sebagian  informasi  dari  citra  sehingga menghasilkan  citra  dengan  ukuran  yang  lebih  kecil (Suryansah,  dkk,  2020) . Tujuan dilakukan resize untuk menyamakan ukuran citra yang berbeda-beda.
Sistem  model  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  EfficientNet.  EfficientNet menggunakan  konvolusi depthwise  dan  pointwise.  Pada  EfficientNet  terdapat  tiga  dimensi penskalaan, yaitu kedalaman (depth), lebar (width), dan resolusi (resolution) (Kizrak, dkk, 2020) . Citra input glaukoma yang telah dilakukan resize akan dijadikan masukan untuk model EfficientNet.  Secara  umum  model  EfficientNet  memperoleh  hasil  akurasi  yang  tinggi  dan performansi  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  model  CNN  yang  lainnya,  mengurangi ukuran parameter dan FLOPS yang optimal (Tan, dkk, 2019) . EfficientNet terdiri dari 7 blok. Tiap blok terdiri dari sub-blok yang beragam. EfficientNet menggunakan koefisien gabungan 𝜙 untuk menskalakan lebar, kedalaman, dan resolusi jaringan secara seragam. Notasi yang digunakan untuk kedalaman, lebar, resolusi terdapat pada Persamaan (1) sampai (3) berikut ini:
a. Kedalaman
𝑑 = 𝛼 (1) b. Lebar 𝑤 =   𝛽 (2)
c. Resolusi 𝑟 =   𝛾   𝑠. 𝑡  𝛼. 𝛽 . 𝛾1 ≈ 2 (3)
𝛼 ≥ 1, 𝛽 ≥ 1, 𝛾 ≥ 1
Dimana 𝛼, 𝛽, 𝛾 adalah  konstanta  yang  dapat  ditentukan  dengan  pencarian  grid  terkecil. 𝜙 adalah koefisien yang ditentukan pengguna dalam mengontrol berapa banyak sumber daya yang tersedia untuk penskalaan model. Sedangkan, 𝛼, 𝛽, 𝛾 untuk menentukan bagaimana cara menentukan  sumber  daya  tambahan  untuk  kedalaman (depth),  lebar (width),  dan  resolusi (resolution). Pada peneitian ini penulis menggunakan jaringan dasar EfficientNet-B0. Berikut ini Gambar 3 yang merupakan model EfficientNet-B0 yang digunakan (Alhichri, dkk, 2021) .

## Gambar 3. Model EfficientNet-B0
Dalam blok EfficientNet-B0 berisi layer CNN. Citra input yang merupakan citra masukan masuk ke lapisan konvolusi yang merupakan lapisan pertama pada CNN. Lapisan Pooling memiliki fungsi untuk mengurangi ukuran spasial dari representasi secara progresif, mengurangi jumlah paramater,  dan  mengontrol overfitting (Kurian,  dkk,  2020) . Kemudain  terdapat  aktivasi RelU yang berperan sebagai fungsi aktivasi yang membuat semua nilai piksel yang bernilai negatif  menjadi  nol.  Setelah  itu  terdapat flatten  yang  digunakan  untuk  mengubah  citra multidimensi menjadi 1 dimensi agar dapat memasuki lapisan fully connected. Lapisan fully connected  mempunyai  koneksi  yang  terhubung  penuh  pada  semua  aktivasi  di-layer sebelumnya (Yu, dkk, 2019) .
Gambar 4. Usulan Model EfficientNet-B0
Kemudian terdapat fungsi softmax yang digunakan untuk menghitung probabilitas dari tiap kelas  yang  kemudian  kelas  dengan  probabilitas  tertinggi  dijadikan  hasil  prediksi  untuk mengklasifikasikan  glaukoma  ke  dalam  5  kelas (Ghosh,  dkk,  2019) .  Penelitian  ini menggunakan usulan model EffcientNet-B0 yang terdapat pada Gambar 4.
Penelitian ini membagi dataset menjadi 75% yang digunakan untuk data latih dan 25% untuk data  uji.  Sehingga  jumlah  data  latih  yang  digunakan  adalah  1361  citra  dan  data  uji  yang digunakan  454  citra.  Sistem  model  yang  dibuat  divalidasi  dengan  menggunakan  data  uji. Terdapat 5 skenario yang akan dilakukan dan mencari akurasi terbaik.
Skenario  1  dilakukan resize  untuk  mecari  ukuran  citra  terbaik.  Skenario  2  dilakukan  untuk mencari optimizer  terbaik.  Skenario  3  dilakukan  untuk  mencari  nilai  learning  rate  terbaik. Skenario 4 dilakukan dengan mencari nilai epoch terbaik. Skenario 5 dilakukan dengan mencari nilai batch size terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian digunakan 5 skenario pengujian dengan beberapa parameter yang berbeda untuk setiap skenario. Pengujian ini dilakukan untuk mengukur parameter performansi sistem serta  akurasi  sistem.  Parameter  terbaik  dari  setiap  skenario  diambil  sehingga  dapat melanjutkan ke skenario pengujian selanjutnya. Hal ini bertujuan untuk menentukan model terbaik dari sistem.
3.1 Skenario 1: Pre-Processing Resize Citra
Skenario pertama adalah melakukan pre-processing resize citra untuk mencari ukuran citra terbaik  dalam  meningatkan  akurasi  sistem.  Jenis resize  yang  digunakan  pada  skenario  ini adalah 32×32 pixels, 64×64 pixels, 128×128 pixels, dan 224×224 pixels. Parameter yang lain ditentukan seperti optimizer Adam, epoch 50, batch size 32, dan learning rate 0,001.  Hasil dari pengujian pengaruh pre-processing resize citra ditampilkan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Pre-Processing Resize Citra
Parameter Hasil Pengujian Resize (32 × 32) px  (64 × 64) px (128 × 128) px Akurasi 0,9714 0,9868 1,0000 Presisi 0,9740 0,9860 1,0000 Recall 0,9700 0,9860 1,0000 F1- Score 0,9700 0,9840 1,0000 Loss 0,1044 0,0539 0,0011 Waktu Komputasi 695 s 797 s 934 s
Dari  Tabel  1  diketahui  jika  menggunakan resize  citra  dengan  ukuran  128×128  pixels memperoleh  hasil  terbaik  dibandingan  dengan  ukuran  citra  lainnya,  dengan  nilai  akurasi, presisi, recall dan F1-Score sebesar 1,0000 dengan waktu komputasi 934 detik. Perbedaan akurasi, presisi, recall dan F1- Score pada sistem tersebut disebabkan oleh semakin kecil ukuran citra dapat mengakibatkan informasi yang terkandung dalam citra banyak yang hilang. Selain itu, semakin besar ukuran resize citra maka waktu komputasinya semakin lama.

## 3.2 Skenario 2: Pengaruh Optimizer
Skenario  kedua  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh optimizer  terhadap  tingkat  akurasi sistem. Parameter terbaik dari skenario sebelumnya, resize citra 128×128 pixels digunakan pada pengujian pengaruh optimizer. Namun, parameter lainnya telah ditentukan seperti, batch size 32, epoch 50, dan learning rate 0,001. Tabel 2 yang menunjukan hasil dari pengujian skenario 2.
Tabel 2. Pengujian Optimizer Parameter Hasil Pengujian Optimizer Adam Adamax Nadam RMSprop SGD Akurasi 0,9890 0,9978 0,9846 0,9890 0,8348 Presisi 0,9880 0,9980 0,9860 0,9880 0,8420 Recall 0,9900 0,9980 0,9840 0,9900 0,8300 F1- Score 0,9880 0,9960 0,9860 0,9880 0,8280 Loss 0,0555 0,0086 0,0518 0,0240 0,8061
Berdasarkan Tabel 2 perbandingan pengujian pengaruh optimizer didapatkan akurasi tertinggi sebesar  0,9978 dengan menggunakan optimizer Adamax  dengan  nilai  loss  sebesar  0,0086, nilai  presisi  0,9980,  nilai recall  0,9980  dan  nilai  F1-Score  0,9960.  Dengan  menggunakan optimizer  Adamax  dapat  disimpulkan  bahwa  model  lebih  optimal  dalam  mengklasifikasikan glaukoma dilihat dari performansi akurasi, presisi, recall dan F1-Score.

## 3.3 Skenario 3: Pengaruh Learning Rate
Skenario  ke-3  menggunakan  citra  dengan  parameter  terbaik  yang  didapat  dari  skenario pengujian  sebelumnya,  yaitu resize  citra  128×128  dan  optimizer  Adamax  sedangkan parameter lain, yaitu epoch 50 dan batch size 32 telah ditentukan. Pengujian dengan learning rate  dilakukan  untuk  mengukur  tingkat  akurasi  sistem.  Pada  Tabel  3  ditunjukkan  hasil pengujian learning rate.
Tabel 3. Hasil Pengujian Learning Rate Parameter Hasil Pengujian Learning Rate 0,1 0,01 0,001 0,0001 Akurasi 0,3458 0,9581 1,0000 0,9978 Presisi 0,3980 0,9640 1,0000 0,9980 Recall 0,3540 0,9600 1,0000 0,9980 F1- Score 0,2820 0,9580 1,0000 0,9960 Loss 3,2588 0,1354 1,3682 × 10 -5 0,0155
Hasil akurasi tertinggi pada Tabel 3 ditunjukan pada saat menggunakan learning rate 0,001 dengan nilai akurasi mencapai 1,0000 dengan nilai loss sistem 1.3682×10-5, nilai presisi, recall dan F1- Score adalah 1,0000. Semakin kecil nilai learning rate maka akurasinya akan semakin
tinggi.  Artinya,  sistem  akan  semakin  teliti  dalam  mengklasifikasikan  citra  sesuai  dengan kelasnya.

## 3.4 Skenario 4: Pengaruh Nilai Epoch
Pada pengujian pengaruh epoch dilakukan empat kali percobaan dengan nilai epoch, 8, 10, 15, dan 20. Epoch digunakan untuk menentukan jumlah iterasi dalam pembaharuan bobot jaringan. Epoch dapat membantu dalam meminimalisir error. Parameter citra yang digunakan merupakan parameter citra dengan akurasi terbaik hasil dari skenario pengujian sebelumnya, yaitu resize citra 128×128, optimizer Adamax, learning rate 0,001 dan batch size yang telah ditentukan, yaitu 32.
Tabel 4. Hasil Pengujian Nilai Epoch Parameter Hasil Pengujian Epoch 8 10 15 20 Akurasi 0,3348 0,6189 0,9934 1,0000 Presisi 0,5180 0,7560 0,9940 1,0000 Recall 0,3260 0,6160 0,9940 1,0000 F1- Score 0,2720 0,6280 0,9920 1,0000 Loss 2,8920 1,1354 0,0196 1,2121 × 10 -4
Berdasarkan  Tabel  4  diatas  didapatkan  akurasi  tertinggi  terdapat  pada epoch  20  dengan akurasi mencapai 1,0000 dengan nilai loss  sistem 1,2121×10-4, nilai presisi, recall dan F1- Score masing-masing 1,0000.

## 3.5 Skenario 5: Pengaruh Batch Size
Pengujian  pengaruh batch  size  merupakan  pengujian  skenario  kelima.  Parameter  yang digunakan  pada  citra  adalah  parameter  terbaik  yang  diperoleh  dari  skenario  pengujian sebelumnya  yang  terdiri  dari resize  citra  128×128  pixels,  optimizer  adamax,  learning  rate 0,001, dan epoch 20. Ukuran batch size yang digunakan diantaranya adalah 8, 16, 32, 64, dan
128.
Tabel 5. Hasil Pengujian Batch Size Parameter Hasil Pengujian Batch Size 8 16 32 64 128 Akurasi 1,0000 1,0000 1,0000 0,5352 0,1740 Presisi 1,0000 1,0000 1,0000 0,7480 0,0840 Recall 1,0000 1,0000 1,0000 0,5280 0,1960 F1- Score 1,0000 1,0000 1,0000 0,5420 0,0620 Loss 9,0601 × 10 -5 6,7841 × 10 -4 1,3718 × 10 -4 1,8909 4,1706
Berdasarkan Tabel 5 dapat diketahui bahwa akurasi tertinggi mencapai 1,0000 terdapat pada citra yang menggunakan parameter batch size 8, 16 dan 32. Dengan menghasilkan nilai loss sistem 9,0601×10-5 saat menggunakan batch size 8, 6,7841×10-4 saat menggunakan batch
size 16, dan 1,3718×10-4 saat menggunakan batch size 32. Selain itu nilai presisi, recall dan F1- Score dari penggunaan ketiga batch size itu juga sama, yaitu 1,0000.
 Batch Size 8  Batch Size 16  Batch Size 32
 Batch Size 64
 Batch Size 128

## Gambar 5. Perbandingan Grafik Akurasi
Pada Gambar 5 perbandingan grafik akurasi diatas didapatkan jika sistem yang diteliti paling baik saat menggunakan batch size 32. Saat menggunakan batch size yang lebih kecil, sistem akan mencapai nilai optimal lebih cepat dibandingkan dengan menggunakan batch size yang lebih besar.
Tabel 6. Perbandingan Nilai Akurasi Uji dan Akurasi Validasi
8 16 32 64 128 Akurasi Train 0,9904 0,9963 0,9985 0,9993 0,9985 Akurasi Validasi 1,0000 1,0000 1,0000 0,5352 0,1740 GAP 0,0096 0,0037 0,0015 0,4641 0,8245
Berdasarkan Tabel 6, yaitu Tabel perbandingan nilai akurasi uji dan akurasi validasi diperoleh gap untuk batch size 32 lebih kecil dibandingkan dengan yang lainnya. Artinya, kemungkinan untuk  terjadi overfitting-nya  rendah.  Maka,  batch  size  yang  paling  ideal  digunakan  untuk sistem ini adalah batch size 32. Dengan tetap mempertimbangkan nilai akurasi, performansi presisi, recall, dan F1-Score.

## 3.6 Confusion Matrix
Gambar 6 berikut ini adalah confusion matrix dari paramter terbaik.
Gambar 6. Confusion Matrix Sistem
Dari skenario 5 diperoleh akurasi sebesar 1,0000. Pada confusion matrix yang dimuat gambar 6  dapat  diketahui  jika  sistem  mampu  mengklasifikasikan  glaukoma  tipe early  sebanyak  96 citra, glaukoma tipe OHT sebanyak 88 citra, glaukoma tipe moderate 80 citra, glaukoma tipe deep  95  citra,  dan  normal  95  citra.  Dapat  disimpulkan  jika  sistem  dapat  menggolongkan glaukoma  kedalam  lima  kelas  secara  benar.  Hal  ini  dapat  dibuktikan  dengan  tidak  adanya kesalahan deteksi pada matriks.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini telah merancang sistem untuk klasifikasi penyakit glaukoma ke dalam 5 kelas dengan  menggunakan  CNN  dengan  model  EfficientNet-B0  dan  memperoleh  hasil  akurasi sebesar 1,0000 dengan nilai presisi sebesar 1,0000, nilai recall sebesar 1,0000 dan F1-Score sebesar 1,0000 yang dicapai dengan menggunakan optimizer AdaMax, learning rate 0.001, dan batch size 32. Penggunaan arsitektur EfficientNet-B0 mempengaruhi hasil penelitian ini salah  satunya  disebabkan  karena  terdapat  234 layer  yang  digunakan.  Selain  itu,  model EfficientNet secara umum mempunyai akurasi yang lebih tinggi dan efisiensi yang lebih baik
dibandingkan CNN lainnya, dengan mengurangi ukuran parameter dan FLOPS dengan urutan besarnya. Maka dari itu dapat disimpulkan bahwa sistem mampu mengklasifikasikan glaukoma dengan  baik  dan  sesuai  dengan  kelasnya.  Untuk  penelitian  kedepannya,  disarankan menggunakan dataset untuk citra jenis lain ataupun menggunakan citra glaukoma yang lain, misalnya ORIGA, MESSIDOR, Drishti-GS. Selain itu, dapat juga menggunakan deep learning CNN dengan arsitektur yang lain untuk membuat sistem klasifikasi glaukoma ke dalam lima kelas. Misalnya, Alexnet, GoogLeNet, ResNeXt-50, dan Inception-v4.

## DAFTAR RUJUKAN
Alhichri, H., Alswayed, A. S., Bazi, Y., Ammour, N., & Alajlan, N. A. (2021). Classification of Remote Sensing Images Using EfficientNet-B3 CNN Model with Attention. IEEE Access,
9, 14078–14094.
Fumero, F., Alayon, S., Sanchez, J., Sigut, J., & Gonzalez-Hernandez, M. (2011). RIM-ONE: An Open  Retinal  Image  Database  for  Optic  Nerve  Evaluation. Computer-Based  Medical Systems (CBMS), 1-6.
Ghosh, A., Sufian, A., Sultana, F., Chakrabarti, A., & De, D. (2019). Fundamental concepts of convolutional  neural  network.  In Intelligent  Systems  Reference  Library  (Vol.  172, Nomor January).
Hussain,  Z.,  Gimenez,  F.,  Yi,  D.,  &  Rubin,  D.  (2017).  Differential  Data  Augmentation Techniques  for  Medical  Imaging  Classification  Tasks. AMIA  ...  Annual  Symposium proceedings. AMIA Symposium, 2017, (pp. 979–984).
Kurian,  Preethi,  dan  JeyakumarVijay.  (2020).  Multimodality  Medical  Image  Retrieval  Using Convolutional Neural Network. Academis Press: Elsevier Science.
Kizrak, M. A., Muftuoglu, Z., Yildirim, T. (2020). Limitations and challenges on the diagnosis of
COVID-19 using radiology images and deep learning. Human Relations, 3(1), 1–8.
Nugraha, G. S., Riyandari, B. A., & Sutoyo, E. (2020). RGB Channel Analysis for Glaucoma Detection in Retinal Fundus Image. 2020 International Conference on Advancement in Data  Science,  E-learning  and  Information  Systems  (ICADEIS),  (pp.  1-5). Padaria,  A.,  &  Limbasiya,  B.  (2015).  Detection  of  Glaucoma  Using  Retinal  Fundus Images With Gabor Filter. International Journal of Advance Engineering and Research Development, 2(6).
Rayungsista, A. (2018). Characteristics Of Primary Glaucoma In Eye Outpatient Clinic Of RA Basoeni Hospital, Mojokerto, Indonesia. Folia Medica Indonesiana, 172-178.
Saxena, M. A., Vyas, M. A., Parashar, M. L., & Vyas, M. A. (2020). A Glaucoma Detection using
Convolutional  Neural  Network. Proceedings  of  the  International  Conference  on Electronics and Sustainable Communication Systems, ICESC 2020, (pp. 815–820).
Serener, A., & Serte, S. (2019). Transfer Learning for Early and Advanced Glaucoma Detection with  Convolutional  Neural  Networks. Medical  Technologies  Congress  (TIPTEKNO), Turkey,1–4.
Suryansah,  A.,  Habibi,  R.,  &  Awangga,  R.  M.  (2020). Penggunaan  Face  Recognition  untuk Akses Ruangan. Bandung: Redaksi.
Tan, M., & Le, Q. V. (2019). EfficientNet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks. 36th International Conference on Machine Learning, ICML 2019, 2019-June,
(pp. 10691–10700).
Touahri,  R.,  Azizi,  N.,  Benzebouchi,  N.  E.,  Hammami,  N.  E.,  &  Moumene,  O.  (2018).  “A Comparative  Study  of  Convolutional  Neural  Network  and  Twin  SVM  for  Automatic Glaucoma Diagnosis.” 2018 International Conference on Signal, Image, Vision and their Applications, SIVA 2018, (pp. 1–5).
Yu, M., Huang, Q., Qin, H., Scheele, C., & Yang, C. (2019). Deep Learning for Real-Time Social Media Text Classification for Situation Awareness - using Hurricanes Sandy, Harvey, and Irma as Case Studies. International Journal of Digital Earth, 1-18.