ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638 | Vol. 8 | No. 3 | Halaman 693 - 705 DOI : http://dx.doi.org/10.26760/elkomika.v8i3.693

## Deep Learning
untuk Klasifikasi Diabetic

## Retinopathy menggunakan Model EfficientNet

## SYAMSUL RIZAL, NUR IBRAHIM, NOR KUMALASARI CAESAR PRATIWI, SOFIA SAIDAH, RADEN YUNENDAH NUR FU’ADAH
Teknik Telekomunikasi Fakultas Teknik Elektro Universitas Telkom, Indonesia Email: syamsul@telkomuniversity.ac.id
Received 16 Juli 2020 | Revised 2 Agustus 2020 | Accepted 15 Agustus 2020

## ABSTRAK
Diabetic  Retinopathy  merupakan  penyakit  yang  dapat  mengakibatkan  kebutaan mata  yang  disebabkan  oleh  adanya  komplikasi  penyakit  diabetes  melitus.  Oleh karena itu mendeteksi secara dini sangat diperlukan untuk mencegah bertambah parahnya penyakit tersebut. Penelitian ini merancang sebuah sistem yang dapat mendeteksi Diabetic Retinopathy berbasis Deep Learning dengan menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). EfficientNet model digunakan untuk melatih dataset  yang  telah  di  pre-prosesing  sebelumnya.  Hasil  dari  penelitian  tersebut didapatkan  akurasi  sebesar  79.8%  yang  dapat  mengklasifikasi  5  level  penyakit Diabetic Retinopathy.
Kata  kunci :  Diabetic  Retinopathy,  Deep  Learning,  CNN,  EfficientNet,  Diabetic Classification

## ABSTRACT
Diabetic Retinopathy is a diseases which can cause blindness in the eyes because of  the  complications  of  diabetes  mellitus.  Therefore,  an  early  detection  for  this diseases is very important to prevent the diseases become severe. This research builds  the  system  which  can  detect  the  Diabetic  Retinopathy  based  on  Deep Learning by using Convolutional Neural Network (CNN). EfficientNet model is used to trained the dataset which have been pre-prossed. The result shows that the system can clasiffy the 5 level of Diabetic Retinopathy with accuracy 79.8%.
Keywords :  Diabetic  Retinopathy,  Deep  Learning,  CNN,  EfficientNet,  Diabetic Classification

## 1. PENDAHULUAN
Diabetic  Retinopathy  merupakan  suatu  penyakit  yang  dapat  menyebabkan  kebutaan  pada penderitanya. Hal ini disebabkan karenanya terdapatnya sejumlah luka pada mata yang dapat merusak retina pada mata. Pada tahap awal, terjadinya pelebaran pembuluh darah pada mata, yang selanjutkan jika dibiarkan  akan terbentuk pembuluh  darah  baru yang dapat menutup retina mata yang berakhir pada kebutaan. Diabetic Retinopathy dibagi menjadi 2 kelas yaitu non-proliferative Diabetic Retinopathy (NPDR), dan proliferative Diabetic Retinopathy (PDR). NPDR adalah tahap awal pada Diabetic Retinopathy yang membentuk microaneurysms. PDR adalah level akhir pada Diabetic Retinopathy yang berarti kerusakan pada mata sudah parah yang dapat menyebabkan pecahnya pembuluh darah pada mata (Duh, 2017), (Wu, 2013), (Qummar, 2019) . Sedangkan berdasarkan tingkatannya, menurut para ahli Opthalmologist, Diabetic  Retinopathy  diklasifikasikan  kedalam  4  level  kondisi:  1)  Mild  Non-proliferative,  2) Moderate Non-proliferative, 3) Severe Non-proliferative, dan 4) Proliferative.
Banyak peneliti yang telah membuat sistem yang dapat mendeteksi penyakit tersebut dengan menggunakan beberapa teknik machine learning. Pada jurnal yang berjudul “Classification of Diabetic  Retinopathy  and  Normal  Retinal  Images  using  CNN  and  SVM”  telah  melakukan klasifikasi 2 kelas yaitu normal dan severe NPDR dengan menggunakan CNN dan SVM sebagai model klasifikasinya. Dataset yang didapat berasal dari Messidor database (base 12 dan base 13)  yang  masing-masing  memiliki  77  dan  70  gambar  dataset.  Metode transfer  learning digunakan untuk mengambil ciri pada gambar yang berasal dari model GoogleNet, DenseNet, dan ResNet  yang  kemudian  dilakukan  klasifikasi  menggunakan  SVM.  Hasil  penelitian  ini didapatkan akurasi sebesar 95.83% dan 95.24% dari masing-masing dataset (base 12 dan base  13).  Pada  penelitian  ini  hanya  dilakukan  klasifikasi  2  kelas  antara normal  dan severe NPDR  yang  tentu  saja  akan  sangat  mudah  untuk  ditemukan  cirinya,  sehingga  nilai  akurasi akan sangat tinggi. (Qomariah, 2019) .
Penelitian pada jurnal yang berjudul “ Convolutional Neural Networks for Diabetic Retinopathy” telah melakukan klasifikasi 5 level Diabetic Retinopathy. Hasil pada penelitian ini mendapatkan akurasi sebesar 75%. Pada jurnal ini tidak ditampilkan hasil training dan testing, sehingga sulit untuk dicek apakah hasilnya terdapat overfitting atau tidak. Serta augmentasi juga dilakukan untuk  memperbanyak  jumlah  dataset  yang ada  untuk  dijadikan  data  latih. (Pratt, 2016) . Selain  itu,  penelitian  lain  dengan  judul  “ Diabetic  Retinopathy  Stage  Classification  using Convolutional  Neural  Networks”  melakukan  klasifikasi  5  level  Diabetic  Retinopathy  dengan menggunakan 3 model yang berbeda yaitu, AlexNet, VGG16, dan InceptionNet V3. Akurasi tertinggi  dari  ketiga  model  tersebut  adalah  63.23% (Wang, 2018). Pada  jurnal  “ Diabetic Retinopathy Stage Classification using CNN” mendapatkan akurasi sebesar 80.1% dengan 5 kelas. Metode yang digunakan adalah menggabungkan 3 jenis model yaitu AlexNet, VGG16, dan InceptionNet V3. Namun pada penelitian ini hanya menggunakan 100 data latih untuk masing-masing kelas. Jumlah dataset yang digunakan terbilang sedikit, sehingga akan sangat sulit jika dilakukan test dengan data uji yang baru. (Nikhil, 2019) .
Berdasarkan dari penelitian tersebut, maka pada penelitian ini dibuat untuk melengkapi dari kekurangan  dari  system  model  diatas.  Sistem  yang  dibuat  merupakan  klasifikasi  5  kelas penyakit Diabetic  Retinopathy  dengan  menggunakan  CNN  dengan  model  EfficientNet  yang memiliki tingkat akurasi cukup tinggi dibandingkan dengan metode sebelumnya yaitu sebesar 79.8%.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mendeteksi  secara  dini Diabetic  Retinopathy  pada  pasien sebagai  upaya  pencegahan  bertambah  parahnya  penyakit  tersebut,  serta  mampu mengelompokkannya  berdasarkan  lima  level  kondisi,  yaitu No_DR  (tanpa  Diabetic Retinophaty),  Mild  (ringan),  Moderate  (sedang),  Severe  (parah),  Proliferate_DR  (sangat parah). Berikut adalah keseluruhan diagram sistem pada penelitian ini.
Gambar 1. Blok Diagram Sistem

## 2.1 Pemilihan Citra Input
Citra input (dataset) yang digunakan didapatkan dari Kaggle yaitu gaussian filter retina image for Diabetic Retinopathy dataset. Dataset terdiri dari 5 kelas, yaitu No_DR, Mild, Moderate, Severe, dan Proliferate_DR. Gambar telah di-resize dengan ukuran 224 x 244 piksel sehingga telah siap digunakan untuk dilatih menggunakan model deep learning. Setiap kelas memiliki jumlah gambar yang berbeda, seperti yang terlihat pada Table 1.
Tabel 1. Jumlah dataset tiap kelas
No. Kelas Jumlah data 1 No_DR 1805 2 Mild 370 3 Moderate 999 4 Severe 193 5 Proliferate_DR 295 Total 3662
Gambar 2 adalah contoh gambar untuk tiap kelas dari dataset yang digunakan.
(a) (b) (c)
(d) (e)
Gambar 2. Kelas Diabetic Retinopathy dengan Gaussian Filter a) No_DR, b) Mild, c) Moderate, d) Severe, e) Proliferate_DR
Gambar  2  merupakan  dari  kelima  kelas Diabetic  Retinopathy  yang  sudah  melalui  proses Gaussian Filter. Gambar 5(a) merupakan gambar mata yang normal, sedangkan Gambar 5(b) sampai dengan Gambar 5(d) merupakan gambar mata yang memiliki kelas non proliferate dari tingkat sedang, menengah dan parah secara berurutan. Non proliferate merupakan tahapan awal untuk mendeteksi diabetes melalui mata sehingga dapat dilakukan tindakan pengobatan secara  dini  sebelum  penyakit  bertambah  parah.  Pada  tahapan  ini,  terjadi  penambahan microaneurysm  yang  bentuknya  seperti  balon  pada  mata.  Untuk  gambar  5e  merupakan gambar  mata  yang  memiliki  tingkat  yang  paling  parah.  Pada  tahapan  ini  mata  akan membentuk  pembuluh  darah  baru  yang  sangat  tidak  normal.  Pembuluh  darah  ini  akan berkembang  sehingga  menutupi  retina  mata.  Sebenarnya  pada  tahapan  ini  tidak  akan menyebabkan  kebutaan,  namun  pembuluh  darah  ini  sangatlah  tipis,  sehingga  jika  terjadi pecahnya pembuluh darah tersebut maka akan menyebabkan kebutaan.

## 2.2 Pre-processing
Sebelum  dimasukkan  ke  dalam  model Deep  Learning,  perlu  dilakukan  pre-processing  pada dataset citra input. Penulis menggunakan Contrast Limited Adapt ive Histogram Equalization (CLAHE) seperti yang terlihat pada Gambar 3, sebagai metode untuk meningkatkan kontras citra (Yadav,  2014),  (Campos,  2019) .  CLAHE  merupakan  metode  untuk  meningkatkan untuk  meningkatkan  kontras  pada  citra.  Berbeda  dengan  metode  lain  yang  dapat meningkatkan kontrak citra lainnya, metode ini tidak akan meningkatkan kontras noise pada gambar.  Hal  ini  dapat  dilakukan  dengan  menentukan  nilai clip  limit  (batas  ambang)  untuk dilakukan pemotongan dari bagian citra yang tidak diperlukan.
(a) (b)
Gambar 3. Citra yang telah dilakukan pre-processing a) sebelum menggunakan CLAHE, b) setelah menggunakan CLAHE

## 2.3 Perancangan dan Pelatihan Sistem
Sistem pada penelitian ini dirancang menggunakan model EfficientNet. Model ini merupakan pengembangan  dari  model-model  lainnya  dengan  meningkatkan  dimensi  baik  itu  dari kedalaman layer maupun lebarnya layer (Tan, 2019), (Qidong, 2020) . Citra hasil CLAHE pada tahap sebelumnya akan dijadikan masukan untuk model EfficientNet untuk mendapatkan bobot yang tepat untuk masing-masing neuron-nya.
Penulis menggunakan EfficientNet sebagai model dasar yang dapat dilihat pada Gambar 4. Sebelum  mencapai  layer  klasifikasi,  penulis  melakukan  penambahan  beberapa  layer  yang terlihat pada Tabel 2 dan Gambar 5.

## Gambar 4. EfficientNet Model
Tabel 2. Layer Klasifikasi pada Sistem Model
Layer Output Parameter Global max pooling 2D 1280 0 Dropout 1280 0 Dense 128 163968 RELU 128 0 Dropout 128 0 Dense 5 645 Softmax 5 0
Gambar 5. Plot Usulan Model EfficientNet
Pada blok EfficientNet terdapat layer yang berisikan convolutional neural network (CNN) layer dan Pooling  layer.  CNN  adalah  sebuah  layer  yang  akan  meningkatkan  dimensi  citra  input menjadi beberapa dimensi sesuai dengan model yang dibuat. CNN adalah sebuah filter yang akan  dikonvolusikan  terhadap  citra  sebelumnya,  yang  kemudian  citra  tersebut  akan menghasilkan multidimensi citra (Zebin, 2019), (Gonzalez, 2018) .

## Blok EfficientNet
Pooling  layer  digunakan  untuk  mereduksi  resolusi  citra  yang  tujuannya  untuk  mendapat gambaran  besar dari  citra  tersebut.  Pooling  layer  terdiri  dari  2 tipe, yaitu Max pooling  dan Average Pooling. Max pooling adalah fungsi yang mencari nilai terbesar pada ukuran pooling tersebut,  sedangkan average  pooling  mencari  nilai  rata-rata  dari  keseluruhan  nilai  pada pooling (Albawi, 2018), (Ahmadi, 2018) . Gambar 6 menjelaskan mengenai perbedaan Max pooling dan Average pooling. Pada contoh ini terdapat citra berukuran 4x4 pixel. Setiap pixel memiliki nilai yang berbeda, dan filter Max Pooling yang digunakan sebesar 2x2 dengan stride adalah 2. Stride adalah parameter yang akan menggeser filter sesuai dengan nilainya, dalam contoh ini adalah 2 pixel. Tahap pertama dapat dilihat dengan filter yang berwarna biru, Max Pooling akan mengambil nilai terbesar dari potongan citra tersebut, yaitu 6. Lalu filter akan bergeser ke kanan sebanyak 2 pixel (filter berwarna hijau). Lalu nilai maximum dari potongan citra  tersebut  akan  diambil  dan  hasilnya  akan  diletakan  disebelah  kanan  dari  hasil  filter sebelumnya. Berikut filter akan bergeser dari kiri ke kanan dan dari atas ke bawah sampai filter tersebut melewati seluruh citra. Untuk proses Average Pooling hampir sama dengan Max Pooling, hanya saja pada metode ini bukan nilai maksimum yang diambil, melainkan nilai rata- rata dari keseluruhan pixel pada potongan citra tersebut.

## Gambar 6. Pooling Layer
Langkah terakhir adalah mengubah citra multidimensi menjadi 1 dimensi menggunakan fungsi flatten yang kemudian akan dilakukan proses klasifikasi 5 kelas dengan menggunakan aktivasi Softmax.  Softmax  adalah  sebuah  fungsi  yang  akan  menghitung  probabilitas  untuk  setiap kelasnya, dan kelas yang memiliki probabilitas yang paling tinggi akan dijadikan sebagai hasil prediksi.

## 2.4 Training
Pada proses pelatihan, dataset dibagi menjadi 2 untuk dijadikan data latih 75%, dan data uji 25%. Data Uji diperlukan untuk menvalidasi akurasi dari model yang telah dibuat. Beberapa skenario akan dilakukan untuk dijadikan pembanding dan mencari nilai akurasi terbaik.
Skenario 1 dilakukan pelatihan model dengan ukuran gambar 224 x 224 dengan data original, skenario 2 dilakukan resize citra dengan ukuran 128 x 128 masih menggunakan citra original. Untuk skenario 3 dan 4 dilakukan pelatihan dengan ukuran citra 224 x 224 serta 128 x 128 secara berturut-turut dengan menggunakan citra yang telah di pre-processing menggunakan CLAHE.

## 2.5 Parameter
Parameter  yang  dipasang  pada  model  ini  menggunakan Stochastic  Gradient  Decent  (SGD) sebagai optimizer  nya  dengan  learning  rate  0.001  dan  momentum  sebesar  0.9.  Loss  yang digunakan adalah categorical crossentropy. Pelatihan akan dilakukan proses iterasi sebanyak
50 epoch dengan ukuran batch 32. Pelatihan ini dilakuan proses earlystopping agar pelatihan diberhentikan jika nilai validasi akurasi sudah tidak dapat meningkat lagi. Hal ini dilakukan juga untuk menghindari terjadinya overfitting. Overfitting akan menyebabkan sebuah system hanya mengenali data yang dilatih saja. Jika ada masukan data baru, maka system akan kesulitan mengklasifikasi data tersebut sehingga performansi system tersebut dapat dikatakan rendah.

## 3. ANALISIS SISTEM DAN HASIL
Penelitian ini memiliki 4 skenario yang memiliki perbedaan dari beberapa parameter seperti ukuran dan pre-processing citra untuk mengetahui parameter yang dapat mencapai tingkat akurasi maksimal dari model yang diusulkan menggunakan EfficientNet. Adapun perbedaan masing-masing skenario dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Parameter pada Skenario Penelitian
Skenario Pre-processing Ukuran Citra (Piksel) 1 Citra Original 224 x 224 2 Citra Original 128 x 128 3 CLAHE 224 x 224 4 CLAHE 128 x 128
Skenario 1 dan 2 merupakan pelatihan citra original dengan ukuran citra sebesar 224 x 224 piksel dan 128 x 128 piksel secara berurutan. Sedangkan pada skenario 3 dan 4 merupakan pelatihan dari citra yang telah di pre-processing menggunakan CLAHE dengan ukuran citra 224 x 224 dan 128 x 128 piksel. Hal ini ditujukan untuk melihat perbedaan nilai akurasi dari setiap skenarionya dan mendapatkan nilai akurasi yang maksimal pada penelitian ini.

## 3.1 Skenario 1: pelatihan citra original dengan ukuran citra 224 x 224 piksel
Pada skenario ini dilakukan pengujian sistem untuk citra original dengan ukuran 224 x 224 piksel.
(a) akurasi (b) Loss
Gambar 7. Hasil dari Pelatihan dan Pengujian menggunakan Citra Original dengan Ukuran Citra 224 x 224
Terlihat  pada  Gambar  7,  nilai  validasi  akurasi  sebesar  75%.  Nilai  tersebut  dicapai  setelah melakukan  17  epoch.  Training  akurasi  memiliki  nilai  sekitar  78%  yang  tidak  berbeda  jauh
dengan validasi akurasi. Hal ini dapat disimpulkan tidak terjadi overfitting pada sistem yang telah dibuat.

## 3.2 Skenario 2 : pelatihan citra original dengan ukuran citra 128 x 128 piksel
Pada skenario ini dilakukan pengujian sistem dengan merubah ukuran citra menjadi 128 x 128 dengan menggunakan citra original. Hasil dari pengujian ini dapat dilihat pada Gambar 8.
(a) akurasi
(b) loss
Gambar 8. Hasil dari Pelatihan dan Pengujian Menggunakan Citra Original dengan Ukuran Citra 128 x 128
Pada skenario  ini  didapatkan  nilai validasi akurasi  sebesar  78%  dengan nilai loss  0.7.  Nilai akurasi  meningkat  dikarenakan  ukuran  gambar  yang  diperkecil,  sehingga  mempermudah sistem untuk mengambil ciri pada dataset. Pada hasil ini juga tidak terjadi overfitting yang berarti sistem dapat mengenali  citra  baru dengan tingkat akurasi  78%. Selain  itu  nilai  loss hanya  dapat  mencapai  0.7,  yang  berarti  masih  banyak  nilai  yang  tidak  sesuai  antara  nilai prediksi dan nilai label atau groundtruth nya. Hal ini disebabkan optimizer SGD tidak dapat mencapai nilai global minima, sehingga nilai loss akan sulit mencapai dibawah angka 0.7.

## 3.3 Skenario 3 : pelatihan citra CLAHE dengan ukuran citra 224 x 224 piksel
Skenario 3 dilakukan dengan menggunakan dataset yang telah melalui proses CLAHE dengan ukuran citra 224 x 224. Gambar 9 adalah hasil dari pengujian dataset tersebut.
(a) akurasi (b) loss
Gambar 9. Hasil dari Pelatihan dan Pengujian Menggunakan Citra CLAHE dengan Ukuran Citra 224 x 224
Hasil yang didapatkan pada scenario 3 ini memiliki tingkat akurasi sebesar 79.8%, dengan loss 0.6. Skenario ini memiliki nilai akurasi yang terbaik jika dibandingkan dengan skenario lainnya. Meningkatnya  tingkat  akurasi  pada  skenario  ini,  dikarenakan  citra  telah  dilakukan  proses CLAHE  terlebih  dahulu  sebelum  dilakukan  proses  training  dan  uji.  Dengan  metode  CLAHE, tingkat kontras citra akan semakin tajam. Sehingga sistem akan lebih mudah untuk mengambil ciri dari citra pada masing-masing kelas tersebut. Pada hasil ini tidak terdapat overfitting, dan akurasi  didapat  setelah  melalui  13  epoch  yang  berarti  proses  pelatihan  lebih  cepat dibandingkan skenario lainnya.
Nilai  loss  terlihat  masih  dapat  lebih  rendah  lagi  jika  dilanjutkan  proses  epoch training-nya, dapat dilihat dari Gambar 9(b). Namun proses pelatihan diberhentikan oleh sistem jika tidak ada  peningkatan  pada  validasi  akurasi.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mencegah  terjadinya overfitting.  Untuk  itu  perlu  dilakukan  pengganti  loss  dan  optimizer  yang  tepat  untuk menggunakan dataset ini.

## 3.4 Skenario 4 : pelatihan citra CLAHE dengan ukuran citra 128 x 128 piksel
Pada  skenario  terakhir  ini  dilakukan  pelatihan  dengan  menggunakan  citra  CLAHE  dengan ukuran citra 128 x 128. Hasil dari skenario ini dapat dilihat pada Gambar 10.
(a) akurasi (b) loss
Gambar 10. Hasil dari Pelatihan dan Pengujian Menggunakan Citra CLAHE dengan Ukuran

## Citra 128 x 128
Dari Gambar 10 di atas dapat disimpulkan bahwa tingkat akurasi pada skenario ini memiliki nilai 73% pada validasi akurasinya. Hal ini disebabkan karena sebelumnya citra asli dilakukan proses  CLAHE  yang  menyebabkan  kontrak  citra  semakin  tajam  khususnya  pada  bagian bergaris pada citra. Sedangkan bagian secalin garis akan di redupkan. Sehingga ketika ukuran citra diperkecil dilakukannya proses CLAHE, maka akan banyak informasi yang hilang pada proses tersebut. Dengan demikian tidak disarankan untuk melakukan CLAHE dan resizing citra karena  dapat  menurunkan  kualitas  citra.  Gambar  11  merupakan  rangkuman  untuk mempermudah melihat perbandingan nilai akurasi dari ke-empat skenario di atas.

## Gambar 11. Perbandingan Nilai Akurasi dan Loss dari Ke-Empat Skenario
Terlihat dari Gambar 11 bahwa nilai akurasi dan loss yang paling baik terdapat pada skenario 3,  yaitu  dengan  menggunakan  CLAHE  pada  tahap pre-processing-nya  serta  dengan menggunakan ukuran citra yang sebenarnya yaitu 224 x 224.

## 3.5 Confusion Matrix
Gambar 12 adalah hasil confusion matrix terhadap data uji.
Gambar 12. Confusion Matrix dari Data Uji
Terlihat akurasi dari skenario 3 sebesar 79.8 % untuk data uji. Selain itu perhitungan specificity dilakukan  dan  mendapatkan  hasil  sebesar  93.11%,  serta sensitivity  dengan  nilai  80%. Sensitivity  merupakan  nilai  benar  positif  terhadap  nilai  keseluruhan  data  yang  benar, sedangkan specificity merupakan nilai prediksi negative terhadap nilai benar yang negative. Kedua parameter ini sangatlah penting untuk dihitung selain mencari nilai akurasi. Sensitivitas mengukur  kemungkinan  positif  sebenarnya,  dan  spesfisitas  mengukur probabilitas negative yang sebenarnya. Tes yang ideal harus mendapatkan nilai kedua parameter ini 100%, namun sulit  untuk  mencapai  nilai  tersebut.  Kedua  parameter  ini  sangat  penting  untuk  menguji keandalan hasil pengujian.
75 78 79.8 73 0.7 0.7 0.6 0.8 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 68 70 72 74 76 78 80 82 Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Skenario 4 Lo ss Ak ur as i ( % ) Skenario Nilai Akurasi dari ke-empat skenario Akurasi Loss

## 3.6 Perbandingan metode dengan penelitian sebelumnya
Berikut adalah tabel untuk membandingkan nilai akurasi sistem model terhadap model lainnya.
Tabel 3. Perbandingan dengan Model Sebelumnya
Reference Metode Jumlah Kelas Akurasi Dinial, 2019 GoogleNet, DenseNet, dan ResNet 2 95.83% Harry, 2016 CNN 5 75% Xiaoliang, 2018 AlexNet 5 63.23% Nikhil, 2019 AlexNet, VGG16, dan InceptionNet V3 5 80.1% Sistem Model (EfficientNet) 5 79.8%
Walaupun akurasi pada model (Nikhil, 2019) sebesar 80.1%, namun dataset yang digunakan sedikit yaitu 100 untuk tiap kelas nya. Hal ini akan menyebabkan terjadinya penurunan akurasi jika dataset baru diperbanyak. Selain itu sistem model pada penelitian ini memiliki peningkatan nilai  akurasi,  yaitu  sebesar  79.8%  dibandingkan  dengan  model  lainnya  yang  dapat mengklasifikasikan 5 kelas Diabetic Retinopathy.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  pengujian  dengan  menggunakan  4  skenario,  maka  dapat  disimpulkan bahwa EfficientNet  dapat  meningkatkan  akurasi  untuk  mengklasifikasi  5  level  Diabetic Retinopathy  dibandingkan  dengan  model  lainnya.  Setelah  dilakukan  preprocessing menggunakan CLAHE pada penelitian ini, akurasi meningkat yaitu bertambah menjadi 79.8%. Ukuran  citra  mempengaruhi  nilai  akurasi,  oleh  karena  itu  tidak  disarankan  untuk  merubah ukuran  citra  menjadi  lebih  kecil  atau  besar  dari  citra  aslinya.  Menggunakan optimizer  SGD dengan learning rate 0.001 dan momentum 0.9, serta categorical crossentropy sebagai loss- nya didapatkan akurasi sebesar 79.8% dengan specificity dan sensitivity sebesar 93.11% dan 80%.
Untuk penelitian lebih lanjut, disarankan untuk menggunakan jumlah dataset yang seimbang antar kelasnya. Seimbang berarti setiap kelas pada dataset memiliki jumlah yang tidak jauh berbeda atau sama. Misalkan kelas A memiliki 1000 data, maka kelas B, C, D juga sebaiknya memiliki data ~1000. Hal ini sangat membantu sistem untuk menghindari melatih hanya kelas yang dominan. Selain itu diperlukan sebuah metode preprocessing lainnya agar sistem lebih mengenali citra lebih baik lagi.

## DAFTAR RUJUKAN
Ahmadi, M., Vakili, S., Langlois, J. M. P., & Gross, W. (2018). Power Reduction in CNN Pooling
Layers with a Preliminary Partial Computation Strategy. 2018 16th IEEE International New Circuits and Systems Conference, NEWCAS 2018, (pp. 125–129).
Albawi, S., Mohammed, T. A., & Al-Zawi, S. (2018). Understanding of a convolutional neural network. Proceedings  of  2017  International  Conference  on  Engineering  and Technology, ICET 2017, (pp. 1–6).
Campos, G. F. C., Mastelini, S. M., Aguiar, G. J., Mantovani, R. G., Melo, L. F. de, & Barbon, S.
(2019).  Machine  learning  hyperparameter  selection  for  Contrast  Limited  Adaptive Histogram Equalization. Eurasip Journal on Image and Video Processing, 2019, (1), 1–
18.
Duh,  E.  J.,  Sun,  J.  K.,  &  Stitt,  A.  W.  (2017).  Diabetic  retinopathy:  current  understanding,
mechanisms, and treatment strategies. JCI Insight, 2(14), 1–13.
Gonzalez,  R.  C.  (2018).  Deep  Convolutional  Neural  Networks  [Lecture  Notes]. IEEE  Signal Processing Magazine, 35(6), 79–87.
Nikhil,  M.  N.,  Angel,  R.  A.  (2019).  Diabetic  Retinopathy  Stage  Classification  using  CNN.
International Research Journal of Engineering and Technology, 6(5), 5969–5974.
Pratt,  H.,  Coenen, F.,  Broadbent,  D. M.,  Harding,  S.  P., &  Zheng,  Y. (2016). Convolutional
Neural Networks for Diabetic Retinopathy. Procedia Computer Science, 90, (pp. 200– 205).
Qidong, L., Yingying, L., Zhilian, Q., Xiaowei, L., & Yun, X. (2020). Speech Recognition using EfficientNet. Proceedings  of  the  2020  5th  International  Conference  on  Multimedia Systems and Signal Processing, (pp. 64–68).
Qomariah, D. U. N., Tjandrasa, H., & Fatichah, C. (2019). Classification of diabetic retinopathy and  normal  retinal  images  using  CNN  and  SVM. Proceedings  of  2019  International Conference on Information and Communication Technology and Systems, ICTS 2019,
(pp. 152–157).
Qummar, S., Khan, F. G., Shah, S., Khan, A., Shamshirband, S., Rehman, Z. U., Khan, I. A., &
Jadoon,  W.  (2019).  A  Deep  Learning  Ensemble  Approach  for  Diabetic  Retinopathy Detection. IEEE Access, 7, 150530–150539.
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).
Wang, X., Lu, Y., Wang, Y., & Chen, W. B. (2018). Diabetic retinopathy stage classification using  convolutional  neural  networks. Proceedings  -  2018  IEEE  19th  International Conference  on  Information  Reuse  and  Integration  for  Data  Science,  IRI  2018,  (pp. 465–471).
Wu, L. (2013). Classification of diabetic retinopathy and diabetic macular edema. World Journal of Diabetes, 4(6), 290–294.
Yadav,  G.,  Maheshwari,  S.,  &  Agarwal,  A.  (2014).  Contrast  limited  adaptive  histogram equalization based enhancement for real time video system. Proceedings of the 2014
International Conference on Advances in Computing, Communications and Informatics, ICACCI 2014, (pp. 2392–2397).
Zebin,  T.,  Scully,  P.  J.,  Peek,  N.,  Casson,  A.  J.,  &  Ozanyan,  K.  B.  (2019).  Design  and Implementation of a Convolutional Neural Network on an Edge Computing Smartphone for Human Activity Recognition. IEEE Access, 7, 133509–133520.