KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1341-1351 DOI 10.30865/klik.v4i3.1448 https://djournals.com/klik

## Perbandingan Klasifikasi Citra CT-Scan Kanker Paru-Paru Menggunakan Contrast Stretching Pada CNN dengan EfficientNet-B0
Alfitra Salam, Febi Yanto * , Surya Agustian, Siti Ramadhani
Fakultas Saints dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau,  Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11950115004@students.uin-suska.ac.id, 2,* febiyanto@uin-suska.ac.id, 3 surya.agustian@uin-suska.ac.id ,
4 siti.ramadhani@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: febiyanto@uin-suska.ac.id
Abstrak Data dari Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menunjukkan bahwa pada tahun 2020, sekitar 10 juta orang meninggal akibat kanker. Merokok diidentifikasi sebagai faktor utama yang menyebabkan kanker paru-paru, karena rokok mengandung lebih dari 60 zat beracun yang dapat memicu perkembangan penyakit kanker. Tingkat kanker paru-paru telah meningkat dengan cepat akibat konsumsi rokok  yang  berlebihan.  Mendeteksi  nodul  pada  paru-paru  biasanya  memerlukan  waktu  sekitar  10-30  menit.  Dalam  penelitian  ini, digunakan algoritma CNN dengan arsitektur EfficientNet-B0 untuk mengklasifikasikan kanker paru-paru. Proses preprocessing yaitu contrast stretching , dan berbagai teknik optimasi hyperparameter seperti Adam, Adagrad, dan SGD digunakan untuk meningkatkan kinerja  CNN dan  menggunakan Average  pooling dengan out  dense 64,  32,  16, 1.  Analisis kinerja  dilakukan dengan  menggunakan matriks klasifikasi ( confusion matrix ). Hasil klasifikasi tertinggi dicapai  menggunakan optimizer ADAM dan learning rate 0.01, di mana  mencapai  72.48%,  presisi  71.52%,  recall  64.2%,  dan  skor  F1  64.76%.  Sementara  itu,  hasil  yang  diperoleh  dari  dataset  asli menunjukkan  perbedaan.  Hasil  klasifikasi  tertinggi  diperoleh  optimizer  ADAM  dan  learning  rate  0.01,  dengan  akurasi  mencapai 64.22%, presisi 52.69%, recall 50.52%, dan skor F1 43.51%. Hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan contrast stretching dalam preprocessing klasifikasi kanker paru-paru sangat efektif dalam meningkatkan akurasi.
Kata Kunci: Kanker paru; CNN; EfficientNet-B0; Klasifikasi; Contrast Stretching
Abstract− Data from the World Health Organization (WHO) indicates that in 2020, approximately 10 million people died from cancer. Smoking has been identified as a primary factor causing lung cancer, as cigarettes contain over 60 toxic substances that can trigger the development of the disease. The rate of lung cancer has rapidly increased due to excessive cigarette consumption. Detecting nodules in the lungs typically takes about 10-30 minutes. In this study, a Convolutional Neural Network (CNN) algorithm with EfficientNet- B0 architecture is employed to classify lung cancer. The preprocessing process involves contrast stretching, and various hyperparameter optimization techniques such as Adam, Adagrad, and SGD are used to enhance the CNN's performance. Average pooling with output dense layers of 64, 32, 16, 1 is utilized. Performance analysis is conducted using a confusion matrix. The highest classification results are achieved using the ADAM optimizer with a learning rate of 0.01, where accuracy reaches 72.48%, precision is 71.52%, recall is 64.2%, and the F1 score is 64.76%. Meanwhile, results obtained from the original dataset show differences. The highest classification result is obtained using the ADAM optimizer with a learning rate of 0.01, achieving an accuracy of 64.22%, precision of 52.69%, recall of  50.52%,  and  an  F1  score  of  43.51%.  These  results  indicate  that  the  use  of  contrast  stretching  in  lung  cancer  classification preprocessing is highly effective in improving accuracy.
Keywords : Lung Cancer; CNN; EfficientNet-B0; Classification; Contrast Stretching

## 1. PENDAHULUAN
Kanker menjadi permasalahan kesehatan  yang banyak terjadi di seluruh dunia. Data dari Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menunjukkan bahwa jumlah kematian akibat kanker mencapai 10 juta pada tahun 2020[1]. Indonesia menempati peringkat ke-8 di Asia Tenggara dan ke-23 di Asia dalam hal jumlah kasus kanker, dengan persentasi 136,2% per 100.000 penduduk.  Pria  Indonesia  memiliki  tingkat  kemungkinan  tertinggi  untuk  mengidap  kanker  paru-paru,  yakni  sebanyak 19,4% per 100.000 penduduk, dan angka kematian mencapai 10,9% per 100.000 penduduk. Kanker hati juga menjadi masalah  serius  dengan  tingkat  kasus  sebanyak  12,4%  per  100.000  penduduk  dan  tingkat  kematian  sebesar  7,6%  per 100.000  penduduk.  Sementara  itu,  wanita  Indonesia  memiliki  tingkat  kemungkinan  tertinggi  untuk  mengidap  kanker payudara, yakni 42,1% per 100.000 penduduk, dengan angka  kematian mencapai 17% per 100.000 penduduk. Kanker serviks juga menjadi perhatian dengan tingkat kasus sebanyak 23,4% per 100.000 penduduk dan tingkat kematian sebesar 13,9%  per  100.000  penduduk[2].  Melalui  data  ini,  diketahui  bahwa  kanker  merupakan  masalah  serius  dalam  konteks kesehatan  di  Indonesia,  dengan  tingkat  kemungkinan  tertinggi  terjadinya  beberapa  jenis  kanker  yang  memerlukan perhatian khusus.
Kematian akibat kanker terus meningkat setiap tahunnya. Menurut penelitian yang dilakukan oleh Dr. Chin Tan Min, terjadi peningkatan jumlah kematian akibat kanker paru-paru pada tahun 2020, dengan mencatat sebanyak 34.783 kasus,  yang  menunjukkan  peningkatan  angka  kematian  sebesar  18%  dibandingkan  dengan  tahun  2018[3].  Merokok merupakan faktor utama yang menyebabkan kanker paru-paru. Rokok mengandung lebih dari 60 zat beracun yang dapat memicu  perkembangan  penyakit  kanker  ini[4].  Kanker  paru  meningkat  dengan  sangat  cepat  karena  konsumsi  rokok berlebihan[5].  Selain  itu,  faktor-faktor  lain  yang  dapat  menjadi  penyebab  kanker  paru-paru  meliputi  paparan  asbes, radiasi, serta berbagai zat kimia seperti arsenik, krom, nikel, kloromil eter, gas mustard, dan partikel-partikel berbahaya di lingkungan kerja[6]. upaya pencegah kanker paru-paru dengan meningkatkan kesadaran tentang bahaya merokok serta pemahaman tentang risiko lainnya seperti paparan asbes, radiasi, dan zat kimia di lingkungan kerja.
Alfitra  Salam,  Perbandingan  Klasifikasi  Citra  CT-Scan  Kanker  Paru-Paru  Menggunakan  Contrast  Stretching  Pada CNN dengan EfficientNet-B0
Citra medis merujuk pada representasi visual dua dimensi dari bagian dalam tubuh manusia yang umumnya oleh profesional kesehatan untuk mendeteksi dan menganalisis penyakit pada pasien. Hasil citra yang dihasilkan tidak sesuai dengan harapan karena beberapa faktor potensial, seperti masalah dalam kontras, kekaburan, noise atau gangguan visual, goresan,  serta  ketidakjelasan  dalam  menggambarkan  sebagian  detail,  yang  semuanya  bisa  terjadi  selama  proses pengambilan citra[7]. Pada citra medis yang menunjukkan adanya kemungkinan kanker paru-paru, dapat terlihat adanya bercak putih atau nodul yang muncul pada gambaran paru-paru yang terkena penyakit kanker [8]. Dilansir dari halodoc, waktu  yang  dibutuhkan  untuk  memindai  nodul  pada  paru-paru  membutuhkan  waktu  sekitar  10-30  menit[9].  Dengan waktu yang cukup lama akan melelakan saat mendeteksi citra medis yang jumlahnya banyak. Berdasarkan kasus yang terjadi, para peneliti banyak melakukan penelitian terkait dengan mendeteksi citra medis pada kasus kanker.
Convolutional Neural Network (CNN) merupakan teknik deep learning yang terkenal dalam pengenalan pola pada citra . CNN  memiliki  kemampuan  yang  sangat  baik  dalam  mengekstraksi  fitur-fitur  yang  rumit  dengan  otomatis  dan efisien,  sehingga  cocok  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  citra  dalam  skala  yang  besar[10].  Secara  dasar, Convolutional Neural Network (CNN) dapat dipisahkan menjadi dua tahap utama, yaitu tahap pembelajaran fitur (feature learning) dan tahap klasifikasi. Pada tahap pembelajaran fitur, terdapat komponen seperti lapisan Convolutional , Rectified Linear Unit (ReLU), dan lapisan Pooling . Sedangkan pada tahap klasifikasi, fokusnya adalah mengklasifikasikan neuron- neuron  ke  dalam  kelas-kelas  yang  sesuai[11]. Convolutional  Neural  Network (CNN)  telah  digunakan  dalam  berbagai kasus pengklasifikasian, salah satunya adalah dalam pengklasifikasian citra X-Ray paru-paru menjadi kategori pneumonia dan non-pneumonia [12],  klasifikasi  daging  sapi  dan  daging  babi[13][14][15],  klasifikasi  citra  penyakit  daun[16], klasifikasi citra stroke[17],  klasifikasi citra kolposkopi [18], klasifikasi kanker kulit[19], klasifikasi menggunakan citra computed tomography [20], Deteksi dan klasifikasi kanker paru otomatis (ALCDC)[21]. Dengan demikian, CNN sangat baik digunakan dalam pemprosesan pada pola citra.
EfficientNet salah satu komponen dalam metode Convolutional Neural Network (CNN). Mencakup serangkaian model yang berbeda, dimulai dari EfficientNet-B0 hingga EfficientNet-B7, yang semula merupakan turunan dari model EfficientNet-B0 [11]. Kelebihan utama dari EfficientNet adalah kemampuannya mencapai akurasi yang tinggi dalam tugas- tugas  pengenalan  gambar,  sementara  juga  berhasil  mengurangi  jumlah  parameter  dan Floating  Point  Operations  Per Second (FLOPS)  yang  dibutuhkan  oleh  model.  Hal  ini  membuat EfficientNet menjadi  solusi  yang  efisien  dan  efektif dalam  mengoptimalkan  kinerja  model [10],  arsitektur efficientNet-B0 memiliki  inputan  224x224[11]. EfficientNet mengungguli  hampir  semua  arsitektur  CNN,  arsitektur  lainnya  seperti alexNet , ResNet , GoogleNet [22].  Terkait efficientNet-B0 beberapa penelitian telah dilakukan, seperti klasfikasi kanker kulit menunjukkan nilai akurasi keseluruhan 87%, akurasi top-2 96%, dan akurasi top-3 99%[19], Selain itu, dalam klasifikasi patologi makula pada retina berdasarkan citra  retinal  OCT,  penelitian  tersebut  mencapai  tingkat  akurasi  pengujian  sebesar  90,60%  dengan  nilai  loss  pengujian sebesar 0,27[23]. EfficientNet menjadi arsitektur CNN yang eektif dalam pengoptimalkan kinerja model. Metode Contrast  Stretching meningkatkan  kontras  dalam  citra  dengan  memperluas  rentang  intensitas  warna. Tujuannya adalah membuat citra lebih tajam dan membedakan area yang berbeda dengan lebih jelas dengan memperluas rentang  dinamis  level  grayscale  pada  gambar  menjadi  0  hingga  255 . [7]. Contrast  Stretching adalah  salah  satu  teknik peningkatan citra (image enhancement). Teknik ini dikenal memiliki hasil yang lebih baik dibandingkan dengan teknik lainnya  dalam  mengelola  citra. Contrast  Stretching bertujuan  untuk  meningkatkan  kontras  dalam  citra  sehingga  citra tersebut memiliki detail yang lebih tajam dan perbedaan antara objek yang berbeda menjadi lebih jelas[24]. Teknik ini sering  digunakan  untuk  memperbaiki  citra  yang  memiliki  kontras  yang  rendah  atau  terlalu  gelap  sehingga  membuat informasi dalam citra sulit terlihat [25]. Penerapan teknik enhancement citra, khususnya pada citra MRI otak, telah diuji. Hasil  menunjukkan bahwa  penggunaan  contrast  stretching  lebih  baik  dari  pada  Histogram  Equalization  dan  Adaptive Histogram Equalization dalam meningkatkan kontras citra MRI otak(7). Contrast stretching efektif dalam memperbaiki visualisasi dan meningkatkan detail dalam citra.
Penelitian  ini  menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  dengan  arsitektur  EfficientNet-B0  untuk mengklasifikasikan kanker paru-paru. pada preprocessing dilakukan proses image enhencement, Untuk meningkatkan performa  CNN,  penelitian  menggunakan  optimisasi  hyperparameter  menggunakan  tiga  jenis  algoritma  yaitu  adam, adagrad,  dan  SGD.  Analisis  dilakukan  untuk  mengevaluasi  model  yang  dihasilkan  dengan  menggunakan  matriks klasifikasi. [26]. Harapannya, hasil penelitian ini akan memberikan solusi yang dapat mempercepat dan menyederhanakan proses klasifikasi citra medis sehingga hasil yang diperoleh menjadi lebih akurat dan efisien. Dengan demikian, penelitian ini  diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  positif  dalam  dunia  medis,  membantu  dokter  dan  profesional  kesehatan dalam mendiagnosis penyakit serta meningkatkan pengobatan pasien melalui penggunaan teknologi klasifikasi citra yang lebih baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada bagian ini, akan diuraikan metode yang telah peneliti terapkan dalam menjalankan penelitian ini. Gambar 1 akan menampilkan serangkaian langkah-langkah yang telah dilaksanakan selama penelitian ini dilakukan.
Alfitra  Salam,  Perbandingan  Klasifikasi  Citra  CT-Scan  Kanker  Paru-Paru  Menggunakan  Contrast  Stretching  Pada CNN dengan EfficientNet-B0
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1 Rumusan Masalah
Penelitian ini difokuskan pada merumuskan permasalahan yang berkaitan dengan penerapan teknik contrast stretching pada Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  menggunakan  model EfficientNet-B0 dalam  konteks  klasifikasi kanker  paru-paru.  Dalam  kerangka  penelitian  ini,  CNN  digunakan  untuk  membedakan  citra  CT-Scan  paru-paru, mengidentifikasi apakah citra tersebut menunjukkan indikasi kanker atau dalam kondisi normal.

## 2.2 Studi Pustaka
Mengidentifikasi  permasalahan  yang  memerlukan  penyelesaian  dan  melakukan  tinjauan pustaka  serta  penelitain  yang relevan untuk mencari solusi. mengkaji berbagai teori terkait antara lain teori tentang gambar CT-Scan, klasifikasi kanker, teknik pengolahan gambar seperti contrast stretching , dan konsep terkait metode Convolutional Neural Network (CNN).

## 2.3 Pengumpulan Data
Data  bersumber dari dataset pada www.kaggle.com berisi data CT-Scan paru-paru. Total terdapat 1097 gambar dalam format JPG. Data ini dibagi menjadi dua kelas, yaitu kelas "kanker" dengan 681 gambar dan kelas "normal" dengan 416 gambar. Gambar 2 menunjukkan contoh dataset CT-Scan paru-paru yang terdiri dari citra-citra kanker dan normal.
(a) Kanker (b) Normal
Gambar 2. Dataset Kanker Dan Normal Paru

## 2.4 Preprocessing
Langkah selanjutnya adalah preprocessing data citra yang terdapat pada dataset. Preprocessing yang dilakukan adalah image  enhancement .  Teknik  yang  digunakan  pada  tahap image  enhancement adalah contrast  stretching untuk meningkatkan  kontras. Contrast  stretching teknik  yang  meningkatkan  kontras  citra  dengan  memperluas  rentang  level grayscale dari 0 hingga 225[24]. Gambar 3 merupakan transformasi contrast stretching.
Gambar 3. Transformasi Contrast Stretching
Dalam Gambar 3, x mengacu pada nilai intensitas atau pixel pada citra sebelum mengalami proses, sementara y mengacu pada nilai intensitas atau pixel pada citra setelah melalui proses tersebut. Posisi titik ( x 1, y 1) dan ( x 2, y 2) akan memengaruhi  bagaimana  bentuk  fungsi  transformasi  dan  penyebaran  tingkat  keabuan  pada  citra  yang  dihasilkan.
Pengumpulan Data Preprocessing
Contrast Stretching Rumusan Masalah Studi Pustaka Pembagian Data Kesimpulan dan
Saran Deep Learning EfficientNrt-B0 Hyperparameter Optimazation Evaluasi
Alfitra  Salam,  Perbandingan  Klasifikasi  Citra  CT-Scan  Kanker  Paru-Paru  Menggunakan  Contrast  Stretching  Pada CNN dengan EfficientNet-B0
Mengasumsikan  bahwa  citra  ini  memiliki  tingkat  keabuan  dalam  rentang  0  hingga  255.  Untuk  menghitung  nilai transformasi tersebut, dapat menentukannya dengan mencari nilai yang sesuai untuk nilai-nilai yang sudah diketahui:
0  ≤ 𝑥 < 𝑥1, maka 𝑦 = 𝑦1 ˟( x 𝑥1 ) (1)
𝑥1 ≤ 𝑥  < 𝑥2, maka 𝑦 = 𝑦1 + (𝑦2 − 𝑦1) ˟ (𝑥−𝑥1) (𝑥2−𝑥1) (2) 𝑥2 ≤ 𝑥  < 225, maka 𝑦 = 𝑦2 + (225 − 𝑦2) ˟ (𝑥−𝑥2) (225−𝑥2) (3)
Dengan x 1 , x 2 , y 1 , y 2 memiliki nilai besaran dari 0 sampai 225, ini dilakukan untuk
menghindari menghasilkan nilai negatif dari operasi (x2 - x1) atau (y2 - y1), sehingga mendapatkan nilai intensitas atau pixel  baru  yang  selalu  berada  dalam  rentang  0  hingga  255.  Gambar  4  melihatkan  dataset  citra  asli  dan  hasil contrast stretching .

## Gambar 4. Citra Asli Dan Hasil Contrast Stretching

## 2.5 Pembagian Data
Setelah  proses preprocessing ,  langkah  selanjutnya  adalah  membagi  dataset  menjadi  dua  kelompok  utama:  data  latih (training  data)  dan  data  uji  (testing  data).  Pembagian  data  train,  test,  dan  validasi  dilakukan  secara  manual  dengan membedakan setiap kasus yang terdapat pada dataset. Dengan demikian, tidak ada data yang sama disetiap pembagian data. Rasio pembagian data latih dan uji yang diterapkan adalah 90:10. Sebagian dari data latih juga akan digunakan untuk pembentukan data validasi, di mana 10% dari data latih akan dialokasikan untuk percobaan dengan perbandingan 90:10.
Tabel 1. Dataset Original dan Contrast Stretching Rasio Pembagian 90:10
Tabel 1 juga menampilkan dataset dalam dua bentuk, data asli dan data yang ditingkatkan kontrasnya. Perbedaan signifikan terletak pada rasio pembagian dataset, yaitu 90:10 antara data pelatihan dan data uji, serta 90:10 antara data pelatihan dan data validasi. Tabel ini memberikan informasi tentang jumlah data di setiap bagian dataset, baik yang masih dalam bentuk asli maupun yang telah ditingkatkan kontrasnya. Pembagian dataset ini memegang peranan penting dalam pembelajaran mesin.

## 2.6 Deep Learning
Dataset  yang  telah  diproses  pada  tahap  sebelumnya  akan  digunakan  untuk  melatih  arsitektur EfficientNet-B0 .  Pada dasarnya, Convolutional  Neural  Network (CNN)  memiliki  dua  tahap  utama,  yaitu  tahap feature  learning dan  tahap klasifikasi.  Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  optimasi hyperparameter ,  yang  merupakan  parameter-parameter  yang memiliki pengaruh signifikan pada proses pembelajaran model dan penyesuaian bobot selama proses optimasi. Beberapa algoritma  optimasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  SGD,  Adam,  dan  Adagrad,  yang  berfungsi  untuk
Dataset Original Dataset Contrast Stretching Train (90%) Validation (10%) Test Train (90%) Validation (10%) Test 891 97 109 891 97 109
Alfitra  Salam,  Perbandingan  Klasifikasi  Citra  CT-Scan  Kanker  Paru-Paru  Menggunakan  Contrast  Stretching  Pada

## CNN dengan EfficientNet-B0
mengoptimalkan  parameter-parameter  dalam  model.  Selain  itu, learning  rate digunakan  untuk  mengendalikan  sejauh mana  perubahan  bobot  model  terjadi  selama  proses  pelatihan.  Pengaturan  yang  optimal  dari learning  rate dapat memengaruhi kinerja model secara keseluruhan

## 2.7 Evaluasi
Setelah  mendapatkan  hasil  dari  serangkaian pengujian,  langkah  selanjutnya  adalah  tahap  evaluasi.  Evaluasi dilakukan untuk mengukur kinerja dari model yang telah dibuat. Pengukuran performa dalam penelitian ini menggunakan matriks klasifikasi,  yang  dikenal  sebagai confusion  matrix . Confusion  matrix adalah  alat  pengukuran  performa  yang  umum digunakan dalam masalah klasifikasi dalam machine learning , terutama saat output dapat berupa dua kelas atau lebih. Matriks konfusi memiliki empat sel utama, yang mewakili empat kemungkinan hasil prediksi dalam masalah klasifikasi biner:
a. True Positive (TP): kasus yang benar-benar positif yang diklasifikasi dengan benar oleh model.
b. True Negative(TN): kasus yang benar-benar negatif  yang diklasifikasi dengan benar oleh model.
c. False Negative (FN): kasus yang benar-benar negatif, tetapi diklasifikasi positif oleh model.
d. False Positive (FP): kasus yang benar-benar positif, tetapi diklasifikasi negatif oleh model.
Berikut adalah rumus-rumus yang digunakan untuk menghitung beberapa metrik evaluasi kinerja klasifikasi berdasarkan matriks konfusi:
a. Akurasi: Akurasi mengukur sejauh mana model benar-benar memprediksi dengan benar kelas-kelas target. Rumusnya adalah:
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = TP+TN T𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (4)
b. Presisi:  Presisi  mengukur  sejauh  mana  prediksi  positif  yang  dibuat  oleh  model  adalah  benar.  Ini  memberikan gambaran tentang berapa banyak dari prediksi positif yang sebenarnya benar. Rumusnya adalah:
𝑝𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖  = TP T𝑃+𝐹𝑃 𝑥 100%
(5)
c. Recall:  Sensitivitas  mengukur  sejauh  mana  model  mampu  mendeteksi  semua  kasus  positif  yang  sebenarnya.  Ini memberikan gambaran tentang seberapa baik model mengidentifikasi kasus positif. Rumusnya adalah:
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = TP T𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100%
(6)
d. F1 Score: F1 score mencerminkan sejauh mana model mencapai akurasi pada seluruh dataset. Rumusnya adalah:
𝑓1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒  = 2 X presisi x recall presisi + recall
(7)

## 2.8 Kesimpulan dan Saran
Tahap akhir, penulis menyajikan ringkasan kesimpulan akhir penelitian dan memberikan saran untuk penelitian selanjutnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  dengan  menggunakan  arsitektur EfficientNet-B0 . Gambar 4 menggambarkan rancangan arsitektur EfficientNet-B0 yang digunakan dalam penelitian ini. EfficientNet-B0 merupakan salah satu model yang efisien dan efektif dalam pengolahan citra, dan digunakan untuk tugas klasifikasi citra kanker paru-paru dalam penelitian ini.
Gambar 5. Arsitektur EfficientNet-B0
Gambar 5 diatas mengilustrasikan serangkaian langkah-langkah yang terkandung dalam arsitektur EfficientNet- B0  digunakan  dalam  penelitian  bertujuan  mengklasifikasikan  gambar-gambar  CT-Scan  paru-paru.  Rangkaian  ini mencakup berbagai komponen dalam arsitektur EfficientNet-B0 yang digunakan dalam tugas klasifikasi: a. Convolutional Blocks: Terdiri dari beberapa blok konvolusi yang menggabungkan konvolusi depthwise dan pointwise untuk mengekstraksi fitur dari input gambar.
Alfitra  Salam,  Perbandingan  Klasifikasi  Citra  CT-Scan  Kanker  Paru-Paru  Menggunakan  Contrast  Stretching  Pada CNN dengan EfficientNet-B0
b. Input Layer: Layer awal pada jaringan saraf menerima gambar sebagai masukan dengan dimensi umumnya adalah (224, 224, 3), yang menandakan gambar berwarna dengan ukuran 224x224 piksel
c. Width  Scaling,  Depth  Scaling,  dan  Resolution  Scaling:  Konsep  penskalaan  dalam  lebar,  kedalaman,  dan  resolusi digunakan untuk menciptakan variasi model yang efisien untuk berbagai tugas.
d. Squeeze-and-Excitation  (SE)  Blocks:  Beberapa  versi  EfficientNet  menggunakan  blok  SE  untuk  meningkatkan kemampuan model dalam memfokuskan fitur-fitur yang signifikan.
e. Global Average Pooling (GAP): Menggantikan fully connected layers di akhir model dengan GAP untuk mengurangi jumlah parameter dan mencegah overfitting.
f. Output  Layer:  Lapisan  output  yang  menghasilkan  prediksi  berdasarkan  fitur-fitur  yang  diekstraksi  dari  blok-blok sebelumnya.
g. Batch  Normalization:  Batch  Normalization  sering  digunakan  untuk  mempercepat  pelatihan  dan  meningkatkan stabilitas model.
h. Depthwise  Separable  Convolution:  EfficientNet-B0  menggunakan  konvolusi  yang  terpisah  secara  mendalam (depthwise separable convolution), yang memisahkan operasi konvolusi menjadi dua tahap: konvolusi depthwise dan konvolusi pointwise. Hal ini membantu mengurangi jumlah parameter dan operasi komputasi.
i. Pooling Layers: Lapisan pooling, seperti Average Pooling atau Max Pooling, dimanfaatkan untuk mengurangi dimensi spasial dari fitur yang telah diekstraksi.
Tabel 3. Hyperparameter Optimizer Learnig Rate SGD ADAM ADAGRAD 0.1 0.01 0.001 0.0001
Tabel  3  menyajikan  informasi  mengenai hyperparameter yang  akan  digunakan  dalam  proses  pelatihan  model. Hyperparameter adalah parameter-parameter yang telah ditentukan sebelum dimulainya proses pelatihan dan berperan penting dalam pengaruh metode pembelajaran serta penyesuaian bobot selama proses optimasi. Tabel ini juga mencakup berbagai  algoritma  pengoptimal  seperti  SGD,  Adam,  dan  Adagrad  yang  berfungsi  untuk  mengoptimalkan  parameter- parameter dalam model. Selain itu, learning rate digunakan untuk mengendalikan seberapa cepat atau lambat bobot model akan berubah selama proses pelatihan.

## 3.1 Proses Pemilihan Model
Dalam tahap ini dilakukan pemilihan model terhadap datasset Original dn dataset Contrast Stretching. Berbagai skenario pooling seperti Global Average Pooling dan Global Max Pooling, serta lapisan output Dense dengan ukuran 64, 32, 16, 1 dan 32, 16, 8, 1 dieksplorasi. Proses ini bertujuan untuk mengidentifikasi model optimal yang akan digunakan dalam pelatihan. Evaluasi dilakukan berdasarkan nilai F1 score tertinggi yang diperoleh dari setiap skenario yang diuji.
Tabel 4. Hasil Pemilihan Model Data Original
No Pooling Optimizer  Dense Out Layers  Learning Rate  F1 Score  Akurasi
1 2 3 4 5 6 7 Average Max Average Max Max Max Average SGD SGD SGD Adam Adam Adagrad Adagrad 64, 32, 16, 1 64, 32, 16, 1 32, 16, 8, 1 64, 32, 16, 1 32, 16, 8, 1 64, 32, 16, 1 32, 16, 8, 1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 54.47 49.24 40.22 53.04 41.27 49.99 41.42 54.55 49.49 46.46 59.60 43.43 50.51 41.41 Tabel 5. Hasil Pemilihan Model Data Contrast Stretching
No Pooling
Optimizer  Dense Out Layers  Learning Rate  F1 Score  Akurasi
1 2 3 4 5 6 7 Average Max Average Max Max Max Average SGD SGD SGD Adam Adam Adagrad Adagrad 64, 32, 16, 1 64, 32, 16, 1 32, 16, 8, 1 64, 32, 16, 1 32, 16, 8, 1 64, 32, 16, 1 32, 16, 8, 1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 55.58 41.95 49.06 39.31 53.15 46.82 49.23 57.58 50.51 56.57 46.46 53.54 47.47 51.52
Tabel 4 dan 5 merupakan hasil yang didapatkan pada saat proses pemilihan model, pemilihan dilakukan dengan berbagai  skenario  yang  bertujuan  untuk  melihat  perbedaan  disetiap  hasil  pemilihan  model.  Tabel  diatas  memberikan informasi yaitu tentang jenis pooling, optimizer, dense out layers, learning rate, F1 score, akurasi. Hasil yang didapatkan dari dataset Original dan Contrast Stretching bahwa Average Pooling dengan Dense Out Layers 64, 32, 16, 1 mendapatkan
Alfitra  Salam,  Perbandingan  Klasifikasi  Citra  CT-Scan  Kanker  Paru-Paru  Menggunakan  Contrast  Stretching  Pada CNN dengan EfficientNet-B0
hasil yang lebih tinggi dibandingkan variasi yang lainnya. Oleh karena itu, diputuskan Average Pooling dengan Dense Out Layers 64, 32, 16, 1 akan digunakan pada proses pelatihan model.

## 3.2 Proses Pelatihan Model
Pada  tahap  pelatihan  model  EfficientNet-B0,  berbagai  variasi  hyperparameter  seperti  optimizer  dan  learning  rate diterapkan.  Proses  pelatihan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  library  Tensorflow  dan  Keras.  Untuk  menjalankan eksperimen  secara  komprehensif,  pelatihan  model  diulang  sebanyak  24  kali  untuk  setiap  rasio  pembagian  data  yang digunakan.  Pelatihan  dilakukan  selama  50  epoch  dengan  menerapkan  metode  early  stopping,  yang  berfungsi  untuk memantau  nilai  validasi  loss.  Jika  terjadi  peningkatan  validasi  loss,  maka  proses  pelatihan  akan  dihentikan  untuk mencegah overfitting. Batch size yang digunakan adalah 64, yang berarti model diperbarui setiap kali menggunakan batch berisi 64 sampel data. Pemilihan batch size ini dapat memengaruhi kecepatan pelatihan dan penggunaan sumber daya komputer. Pelatihan model diterapkan terhadap data Train dan validasi, hasil pelatihan model ditampilkan dalam tabel.
Tabel 6. Hasil Pelatihan Model No Dataset Optimizer Learning Rate Training Loss Training Binary Accuracy Validasi Loss Valdidasi Binary Accuracy 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Original Original Original Original Original Original Original Original Original Original Original Original Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching SGD SGD SGD SGD Adam Adam Adam Adam Adagrad Adagrad Adagrad Adagrad SGD SGD SGD SGD Adam Adam Adam Adam Adagrad Adagrad Adagrad Adagrad 0.1 0.01 0.001 0.0001 0.1 0.01 0.001 0.0001 0.1 0.01 0.001 0.0001 0.1 0.01 0.001 0.0001 0.1 0.01 0.001 0.0001 0.1 0.01 0.001 0.0001 0.1859 0.0813 0.1535 0.071 0.0339 0.0313 0.0298 0.0344 0.4086 0.3415 0.315 0.2685 0.0969 0.0983 0.1122 0.1465 0.0394 0.032 0.0223 0.0255 0.2471 0.2789 0.3139 0.3123 0.9312 0.9786 0.9493 0.9842 0.9899 0.9899 0.9876 0.9944 0.8794 0.8726 0.8805 0.8884 0.9696 0.9808 0.9707 0.9448 0.9842 0.9899 0.991 0.9921 0.9312 0.9019 0.885 0.8963 0.2878 0.0691 0.2024 0.1058 0.0532 0.1516 0.0605 0.0961 0.3935 0.4077 0.35 0.3627 0.0985 0.1119 0.1891 0.1648 0.1031 0.0354 0.0243 0.1997 0.2662 0.3189 0.3234 0.3074 0.9091 0.9798 0.9192 0.9596 0.9697 0.9495 0.9697 0.9798 0.9091 0.8283 0.8586 0.8889 0.9596 0.9495 0.9091 0.9293 0.9697 0.9899 0.9899 0.9495 0.9192 0.8485 0.8687 0.8889
Tabel 6 merupakan hasil yang didapatkan pada saat proses pelatihan, pelatihan dilakukan terhadap data train dan validasi dengan berbagai skenario yang bertujuan untuk melihat perbedaan disetiap hasil pelatihan model. Tabel diatas memberikan  informasi  yaitu  tentang  jenis  data,  optimizer, learning  rate , training  loss , training  binary  accuracy , validation loss . Validation binary accuracy . Training loss dan validation loss bertujuan untuk memahami seberapa dekat prediksi model dengan label asli. Selain itu, training binary accuracy dan validation binary accuracy mengukur sejauh mana model mampu mengklasifikasi data dengan benar. Berikut beberapa grafik dari pelatihan model.
Gambar 6. Grafik Pelatihan Model Eksperimen Ke-1 Dataset Original
Grafik dalam gambar 6 menggambarkan proses pelatihan dari eksperimen ke-1 dataset original. Pada eksperimen ini, model dilatih menggunakan data original dengan pengaturan SGD dan learning rate 0.1. Hasil pelatihan menunjukkan
Alfitra  Salam,  Perbandingan  Klasifikasi  Citra  CT-Scan  Kanker  Paru-Paru  Menggunakan  Contrast  Stretching  Pada CNN dengan EfficientNet-B0
bahwa akurasi validasi mencapai 96.97% yang tidak memiliki perbedaan yang signifikan dengan akurasi pelatihan sebesar 98.99%.
Gambar 7. Grafik Pelatihan Model Eksperimen Ke-1 Dataset Contrast Stretching
Grafik dalam gambar 7 menggambarkan proses pelatihan dari eksperimen ke-1 dataset contrats stretching. Pada eksperimen ini, model dilatih menggunakan data original dengan pengaturan SGD dan learning rate 0.1. Hasil pelatihan menunjukkan bahwa akurasi validasi mencapai 95.96% yang tidak memiliki perbedaan yang signifikan dengan akurasi pelatihan sebesar 96.96%.
Gambar 8. Grafik Pelatihan Model Eksperimen Ke-3 Dataset Contrast Stretching
Grafik dalam gambar 7 menggambarkan proses pelatihan dari eksperimen ke-3 dataset contrats stretching. Pada eksperimen  ini,  model  dilatih  menggunakan  data  original  dengan  pengaturan  SGD  dan learning  rate 0.001.  Hasil pelatihan menunjukkan bahwa akurasi validasi mencapai 90.91% yang tidak memiliki perbedaan yang signifikan dengan akurasi pelatihan sebesar 97.07%.

## 3.3 Proses Pengujian Model
Setelah  selesai  tahap  pelatihan  model,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian  dengan  menggunakan  data validasi yang telah disiapkan sebelumnya. Pengujian ini akan dilakukan untuk setiap skenario yang telah diatur. Setelah itu, hasil pengujian dari data asli dan data yang telah ditingkatkan kontrasnya akan dibandingkan. Perbandingan performa model akan dievaluasi menggunakan matriks kebingungan untuk mengukur akurasi dan  F1 score. Berikut ini adalah tabel hasil dari proses pengujian.
Tabel 7. Hasil Pengujian Model No Dataset Optimizer  Learning Rate  F1 Score  Akurasi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Original Original Original Original Original Original Original Original Original Original Original SGD SGD SGD SGD Adam Adam Adam Adam Adagrad Adagrad Adagrad 0.1 0.01 0.001 0.0001 0.1 0.01 0.001 0.0001 0.1 0.01 0.001 46.2 43.39 48.7 45.66 41.13 50.19 47.92 45.66 40.74 49.33 46.82 53.61 48.45 53.61 50.52 46.39 54.64 52.58 50.52 48.45 56.7 48.45
Alfitra  Salam,  Perbandingan  Klasifikasi  Citra  CT-Scan  Kanker  Paru-Paru  Menggunakan  Contrast  Stretching  Pada CNN dengan EfficientNet-B0
12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 Original Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Contrast Stretching Adagrad SGD SGD SGD SGD Adam Adam Adam Adam Adagrad Adagrad Adagrad Adagrad 0.0001 0.1 0.01 0.001 0.0001 0.1 0.01 0.001 0.0001 0.1 0.01 0.001 0.0001 40.97 48.7 45.63 50.26 52.57 45.66 56.98 52.45 47.18 44.04 52.59 44.04 55.54 50.52 54.64 51.55 55.67 57.73 50.52 60.82 56.7 52.58 50.52 58.76 50.52 59.79
Tabel 7 merupakan hasil yang didapatkan pada saat proses pengujian, pengujian dilakukan terhadap data train dan validasi dengan berbagai skenario yang bertujuan untuk melihat perbedaan disetiap hasil pengujian model. Tabel diatas memberikan informasi yaitu dataset original mendapatkan F1 score dan Akurasi tertinggi terhadap skenario optimizer Adam  dan  Learning  rate  0.01  dengan  nilai  F1  score  50.19  dan  akurasi  54.64,  sedangkan  dataset  contrast  stretching mendapatkan F1 score dan akurasi tertinggi terhadap skenario optimizer Adam dan Learning rate 0.01 dengan nilai F1 score 56.98 dan akurasi 60.82.

## 3.4  Proses Pengujian Model Terhadap Data Testing
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian  dengan  menggunakan  data  uji  yang  telah  disiapkan  sebelumnya. Pengujian  ini  akan  dilakukan  menggunakan  hasil  skenario  tertinggi  dari  proses  pengujian  model.  Data  original menggunakan optimezer SGD dengan learning rate 0.1, average pooling, out dense 64, 32, 16, 1. Sedangkan data contrast stretching menggunakan optimizer Adam dengan learning rate 0.01, average pooling, out dense 64, 32, 16, 1. Setelah itu, hasil pengujian dari data asli dan data yang telah ditingkatkan kontrasnya akan dibandingkan. Perbandingan performa model akan dievaluasi menggunakan matriks kebingungan untuk mengukur akurasi, presisi, recall, dan F1 score. Berikut ini adalah gambar hasil dari proses pengujian.
Gambar 9. Grafik Perbandingan Hasil F1-Score Original dan Contrast Stretching
Gambar 9 memaparkan grafik perbandingan hasil f1 score original dan contrast stretching, dapat dilihat fi score data original dan data contrast stretching menggunakan skenario yang sudah dipersiapkan sebelumnya. Perbedaan kedua Perbedaan kedua data sangat jelas terlihat, dara original f1 score yaitu 43.51%, sedangkan data contrats stretching f1 score yaitu 64.76%.
Alfitra  Salam,  Perbandingan  Klasifikasi  Citra  CT-Scan  Kanker  Paru-Paru  Menggunakan  Contrast  Stretching  Pada CNN dengan EfficientNet-B0
Gambar 10 memaparkan grafik perbandingan akurasi dataset original dan contrast stretching , dapat dilihat akurasi dataset original dan dataset contrast stretching memiliki perbedaan yang sangat jelas terlihat, dataset original validasi akurasi yaitu 64.22% dan validasi f1 score 43.51%. sedangkan dataset contrast stretching validasi akurasi yaitu 72.48% dan validasi f1 score 64.76%. Sedangkan untuk testing akurasi dataset original yaitu 54.55% dan testing f1 score 54.47%, dataset contrast stretching testing akurasi yaitu 60.61% dan testing f1 score 54.22

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  membandingkan  metode  klasifikasi  kanker  paru  menggunakan  dua  pendekatan:  pertama,  dengan menggunakan teknik contrast stretching pada convolution neural network (CNN), dan kedua dengan menggunakan data citra asli. Dataset yang digunakan terbagi menjadi dua kelompok, yaitu dataset asli dan dataset yang telah ditingkatkan kontrasnya  melalui contrast  stretching .  Totalnya,  dataset  ini  terdiri  dari  1097  citra  CT-Scan  paru.  Data  dibagi  secara manual dengan membedakan setiap kasus, sehingga tidak ada citra yang sama disetiap data. Data dibagi menjadi rasio pembagian  90:10  untuk  pelatihan  dan  validasi  model.  Untuk  mengukur  kinerja  model,  digunakan  matriks  konfusion (confusion  matrix),  yang  menghasilkan  akurasi,  presisi,  recall,  dan  skor  F1  sebagai  metrik  evaluasi.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa penggunaan teknik contrast stretching pada citra CT-scan kanker paru memberikan hasil yang lebih baik  dibandingkan  dengan  menggunakan  dataset  asli.  Hasil  klasifikasi  tertinggi  menggunakan  optimizer  ADAM,  dan learning rate 0.01, di mana akurasi mencapai 72.48%, presisi 71.52%, recall 64.2%, dan skor F1 64.76%. Sementara itu, hasil yang diperoleh dari dataset asli menunjukkan perbedaan. Hasil klasifisikasi  menggunakan optimizer ADAM dan learning rate 0.01, dengan akurasi mencapai 64.22%, presisi 52.69%, recall 50.52%, dan skor F1 43.51% . Hasil ini menunjukkan bahwa penggunaan contrast  stretching dalam  klasifikasi  kanker  paru-paru  sangat  efektif  dalam  meningkatkan  akurasi,  dan disarankan  untuk  menggabungkannya  dengan  teknik  pengolahan  citra  lainnya  seperti  Directional  Wavelet  Transform (DWT) serta menggunakan lebih banyak data untuk peningkatan kinerja yang lebih baik.

## REFERENCES
[1] W.  H.  Organization,  “Cancer,” World  Health  Organization ,  2022.  https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/cancer (accessed Jan. 06, 2023).
[2] K. Kesetahan, “Penyakit Kanker di Indonesia Berada Pada Urutan 8 di Asia Tenggara dan Urutan 23 di Asia,” p2p.kemkes.go.id , 2019. http://p2p.kemkes.go.id/penyakit-kanker-di-indonesia-berada-pada-urutan-8-di-asia-tenggara-dan-urutan-23-di-asia/ (accessed Jun. 01, 2023).
[3] E.  Pranita,  “Situasi  Kanker  Paru  di  Indonesia  Saat  Ini,  Prevalensi  Kematian  Meningkat,” Kompas.com ,  2021. https://www.kompas.com/sains/read/2021/12/10/183100723/situasi-kanker-paru-di-indonesia-saat-ini-prevalensi-kematian- meningkat?page=all (accessed Dec. 16, 2022).
[4] D.  Pittara,  “Penyebab  Kanker  Paru-paru  Kanker  Paru-Paru,” alodokter.com ,  2022.  https://www.alodokter.com/kanker-paru- paru/penyebab (accessed Jan. 06, 2023).
[5] N. Aliyah, E. Pranggono, and B. Andriyoko, “Kanker Paru: Sebuah Kajian Singkat,” Indones. J. Chest Emerg. Med. , vol. 4, no. 1, pp. 28–32, 2016.
[6] M.  Keluarga,  “Fakta  Seputar  Kanker  Paru:  Penyebab,  Gejala,  dan  Pengobatan,” mitra  keluarga ,  2022. https://www.mitrakeluarga.com/artikel/artikel-kesehatan/kanker-paru (accessed Dec. 27, 2022).
[7] I. W. A. Wijaya Kusuma and A. Kusumadewi, “Penerapan Metode Contrast Stretching, Histogram Equalization Dan Adaptive Histogram Equalization Untuk Meningkatkan Kualitas Citra Medis Mri,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 11, no. 1, pp. 1–10, 2020, doi: 10.24176/simet.v11i1.3153.
[8] N. Jawas and I. W. B. Sentana, “Deteksi Lung Nodule Otomatis dari Citra Medis Computed Tomography ( CT ) Scan dengan Operasi Morfology dan SVM,” J. Sist. Dan Inform. , vol. 12, no. 2, pp. 140–148, 2018.
[9] dr. Rizal Fadli, “Beginilah Cara CT Scan Mendeteksi Kanker Lebih Akurat,” halodoc , 2019. https://www.halodoc.com/artikel/cara-ct-scan-mendeteksi-kanker-lebih-akurat (accessed Jan. 06, 2023).
[10]  R.  A.  Ramadhani,  B.  Wahyu,  and  R.  Purbaningtyas,  “Klasifikasi  Tumor  Otak  Menggunakan  Convolutional  Neural  Network Dengan Arsitektur EfficientNet-B3,” JUST IT  J. Sist. Informasi, Teknol. Informasi, dan Komput. , vol. 11, no. 3, pp. 55–59, 2021.
[11]  S.  Alamgunawan  and  Y.  Kristian,  “Klasifikasi  Tekstur  Serat  Kayu  pada  Citra  Mikroskopik  Veneer  Memanfaatkan  Deep Convolutional Neural Network,” J. Intell. Syst. Comput. , vol. 2, no. 1, pp. 06–11, 2021, doi: 10.52985/insyst.v2i1.152.
[12]  M. Ramadhan, D. Iskandar Mulyana, M. Betty Yel, and S. Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika Jl Raden, “Optimasi Algoritma  Cnn  Menggunakan  Metode  Transfer  Learning  Untuk  Klasifikasi  Citra  X-Ray  Paru-Paru  Pneumonia  Dan  Non- Pneunomia,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 6, no. 2, pp. 670–679, 2022.
[13]  I. DLY, J. Jasril, S. Sanjaya, L. Handayani, and F. Yanto, “Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Babi Menggunakan CNN Alexnet dan Augmentasi Data,” J. Inf. Syst. Res. , vol. 4, no. 4, pp. 1176–1185, 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3702.
[14]  S. Lasniari, J. Jasril, S. Sanjaya, F. Yanto, and M. Affandes, “Klasifikasi Citra Daging Babi dan Daging Sapi Menggunakan Deep Learning  Arsitektur  ResNet-50  dengan  Augmentasi  Citra,” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  3,  no.  4,  p.  450,  2022,  doi: 10.30865/json.v3i4.4167.
[15]  S.  Lasniari,  J.  Jasril,  S.  Sanjaya,  F.  Yanto,  and  M.  Affandes,  “Pengaruh  Hyperparameter  Convolutional  Neural  Network Arsitektur ResNet-50 Pada Klasifikasi Citra Daging Sapi dan Daging Babi,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 5, no. 3, pp. 474–481, 2022, doi: 10.32672/jnkti.v5i3.4424.
[16]  D. Putri Ayuni, Jasril, M. Irsyad, F. Yanto, and S. Sanjaya, “Augmentasi Data Pada Implementasi Convolutional Neural Network Arsitektur  Efficientnet-B3  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Daun  Padi,” Zo.  J.  Sist.  Inf. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  239–249,  2023,  doi: 10.31849/zn.v5i2.13874.
[17]  N. H. Putri, Jasril, M. Irsyad, S. Agustian, and F. Yanto, “Klasifikasi Citra Stroke Menggunakan Augmentasi dan Convolutional
Alfitra  Salam,  Perbandingan  Klasifikasi  Citra  CT-Scan  Kanker  Paru-Paru  Menggunakan  Contrast  Stretching  Pada CNN dengan EfficientNet-B0
Neural Network EfficientNet-B0,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 2, pp. 650–658, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5981.
[18]  B. Y. Phiadelvira, “Klasifikasi kanker serviks berdasarkan citra kolposkopi menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) Model Alexnet,” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , vol. 4, no. 1, pp. 1–103, 2021.
[19]  Y.  A.  Agus  Eko  Minarno,  “Klasifikasi  Citra  Kanker  Kulit  Menggunakan  Metode  Convolutional  Neural  Network  dengan Arsitektur EfficientNet-B0,” UMM , 2022. https://eprints.umm.ac.id/93049/
[20]  P. Gupta, S. Garg, and A. Garg, “Convolutional Neural Network For Lung Cancer,” vol. 2, no. 3, pp. 54–59, 2019.
[21]  W. Abdul, “An Automatic Lung Cancer Detection and Classification (ALCDC) System Using Convolutional Neural Network,” Proc. - Int. Conf. Dev. eSystems Eng. DeSE , vol. 2020-Decem, pp. 443–446, 2020, doi: 10.1109/DeSE51703.2020.9450778.
[22]  M. Tan and Q. V. Le, “EfficientNet: Rethinking model scaling for convolutional neural networks,” 36th Int. Conf. Mach. Learn. ICML 2019 , vol. 2019-June, pp. 10691–10700, 2019.
[23]  D.  A.  Anam,  L.  Novamizanti,  and  S.  Rizal,  “Klasifikasi  Patologi  Makula  Pada  Retina  Berdasarkan  Citra  Retinal  OCT Menggunakan Convolutional Neural Network (Classifying Retinal Pathology Using OCT Retinal Imaging With Convolutional Neural Network),” vol.
8, no. 5, pp. 5064–5071, 2021, [Online]. Available:
https://www.kaggle.com/paultimothymooney/kermany2018
[24]  S. Supiyanto and T. Suparwati, “Perbaikan Citra Menggunakan Metode Contrast Stretching,” J. Siger Mat. , vol. 2, no. 1, pp. 13– 18, 2021, doi: 10.23960/jsm.v2i1.2743.
[25]  “Perbandingan Contrast Stretching dan Histogram Equalization Untuk Memperbaiki Kualitas Citra Digital skripsi oleh : Ridho Saragih Program Studi Teknik Informatika STMIK Global Informatika MDP Palembang,” 2020.
[26]  A. Satyo, B. Karno, W. Hastomo, I. Sari, K. Wardhana, and D. Arif, “29 Jenis Penyakit Tanaman Menggunakan Deep Learning EfficientNetB3 Identifikasi,” vol. 2, 2022.