## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5194

## Implementasi Metode Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Breast Cancer pada Citra Histopatologi
Muhammad Afrizal Amrustian * , Merlinda Wibowo
Fakultas Informatika, Teknik Informatika, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia Email: 1 ,* afrizal.amru@ittelkom-pwt.ac.id, 2 merlinda@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: afrizal.amru@ittelkom-pwt.ac.id
Abstrak− Breast cancer merupakan sebuat tumor yang berbentuk benjolan abnormal pada bagian payudara wanita. Beberapa hal yang menjadi pemicu terjadinya breast cancer pada wanita adalah factor genetik dan gaya hidup. Global Cancer Statistics menyebutkan bahwa dari 2.3 juta kasus breast cancer terdapat 600 ribu kasus yang berujung dengan kematian. Angka kematian akibat kasus breast cancer di Indonesia juga tergolong tinggi, angka kematian di Indonesia akibat breast cancer mencapai 17% untuk  setiap  100  ribu  penduduk  wanita  di  Indonesia.  Salah  satu  cara  untuk  mendeteksi  penyakit  breast  cancer  adalah penggunaan citra histopatologi. Pasien akan diambil citra dari sel payudaranya, untuk kemudian dipelajari oleh tenaga medis dan  didiagnosa.  Walaupun  citra  histopatologi digunakan  sebagai salah  satu benchmark data  untuk diagnosis breast  cancer, angka kematian akibat breast cancer masih tergolong tinggi. Salah satu penyebab tingginya angka kematian yang disebabkan breast cancer adalah deteksi penyakit yang lambat sehingga pasien ditangani saat penyakit breast cancer sudah masuk kondisi berat,  serta  kadang  terjadi  misdiagnosis.  Oleh  karena  itu  untuk  mengatasi  masalah  yang  telah  dipaparkan,  maka  penulis mengajukan  untuk  membuat  model  klasifikasi  breast  cancer  menggunakan  metode  Convolutional  Neural  Network  (CNN). Hasil dari penelitian menjelaskan bahwa CNN dapat melakukan klasifikasi kasus breast cancer dengan capaian nilai akurasi sebesar 85%. Selain itu dengan menghitung dengan loss function, model yang dibangun terhindar dari kejadian overfitting.
Kata Kunci: Breast Cancer; CNN; Deep Learning; Loss Funtion; ReLu
Abstract− Breast cancer is a tumor that manifests as an abnormal lump in the breast of a woman. The occurrence of breast cancer in women can be triggered by genetic and lifestyle factors. According to Global Cancer Statistics, 600,000 out of 2.3 million occurrences of breast cancer result in death. The death rate from breast cancer in Indonesia is likewise relatively high, reaching 17% for every 100,000 female inhabitants. Using histological pictures to diagnose breast cancer is one technique. The patient  will  capture  an  image  of  her  breast  cells,  which  will  be  examined  and  diagnosed  by  medical  personnel.  Even  if histopathological scans are utilized as a baseline for the detection of breast cancer, the death rate associated with this disease remains rather high. One of the causes for the high mortality rate associated with breast cancer is the late detection of the disease, which results in patients being treated when the disease is in a severe state, and sometimes a misdiagnosis. The authors propose creating a breast cancer classification model utilizing the convolutional neural network (CNN) method in order to address the described issues. The study's findings indicate that CNN can classify breast cancer patients with an accuracy of 85 percent. Moreover, by calculating the loss function, the constructed model prevents overfitting.
Keywords : Breast Cancer; CNN; Deep Learning; Loss Funtion; ReLu

## 1. PENDAHULUAN
Breast  cancer merupakan sebuah tumor yang muncul  disebabkan oleh sel  yang ada di bagian payudara tumbuh dengan  abnormal [1] .  Dokter  akan  mendiagnosa  seseorang  menderita  breast  cancer  saat  dokter  menemukan benjolan yang abnormal saat memeriksa hasil x-ray jaringan payudara. Breast cancer dapat ketahui dengan melihat tiga protein yang menjadi penyusun utama breast cancer, yakni Estrogen Receptor (ER), Progesterone Receptor (PR),  dan  HER2.  Gambar  1  merupakan  ilustrasi  dari  jaringan  payudara  yang  terdiagnosa  breast  cancer,  serta perbedaan antara sel sehat dan sel yang abnormal.
Terdapat faktor-faktor yang yang mempengaruhi penyakit breast cancer, faktor-faktor tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5194
Tabel 1. Faktor-faktor penyebab breast cancer [2] Faktor Resiko Protective Predisposing Controversial Demographic Jenis Kelamin v Umur v Golongan Darah v Reproductive Umur Menstruasi v Menopause v Kehamilan v Aborsi v Siklus menstruasi v Karakter Kehamilan v v Hormonal Metode Hormonal kontrasepsi v Ovulation- stimulating drugs v Postmenopausal hormone therapy v Hereditary Faktor genetik v Histori keluarga yang terdianosa breast cancer v Breast Related Lesser location duration v More breast density v Benign breast disorders v Lifestyle Obesitas v Konsumsi alkohol v Merokok v Kopi v Diet v Banyak kegiatan fisik v Vitamin D v Durasi tidur v Others Polusi udara v Kerja malam v Socioeconomic status v Diabetes v Radiasi v
Pada  Tabel  1  menyajikan  data  terkait  faktor-faktor  dari  breast  cancer,  dari  faktor  demographic  hingga lifestyle. Pada masing-masing  faktor terdapat  indikator khusus yang menjadi  penyebab  breast  cancer. Terdapat tiga  faktor  resiko  yakni  protective  yang  berarti  indikator  tersebut  akan  membantu  dalam  mencegah  terjadinya breast cancer. Predisposing yang bermakna indikator tersebut merupakan pemicu dari  breast cancer. Sedangkan controversial masih belum ditentukan dengan pasti bahwa indikator tersebut menjadi penyebab breast cancer.
Breast  cancer  menjadi  jenis  kanker  yang  paling  sering  terdiagnosa  serta  memiliki  angka  kematian yang tinggi pada wanita di seluruh dunia. Global Cancer Statistics menyatakan bahwa kasus  breast cancer di seluruh dunia tercatat mencapai 2.3 juta kasus dengan angka kematian mencapai angka 600.000 [3] . Wanita di Indonesia juga tak luput dari tingginya kasus  breast  cancer ini. Tercatat kasus  breast  cancer  di Indonesia mencapai  angka 1000  kasus  untuk  satu  rumah  sakit  dengan  keseluruhan  kasus  mencapai  42%  per  100.000  penduduk  wanita  di Indonesia dengan angka kematian 17% per 100.000 penduduk wanita [4] [5] . Kematian yang disebabkan oleh breast  cancer  dikarenakan penyakit ini dapat menular ke organ lain seperti tulang, hati, bahkan hingga ke otak. Diagnosa awal menjadi kunci untuk mengobati penyakit breast cancer. Dengan diagnosa awal yang tepat, pasien bisa  mendapatkan  penanganan  yang  tepat  untuk  mengobati  breast  cancer  dan  dapat  mencegah  kematian  yang terjadi akibat dari breast cancer. Namun menurut beberapa penelitian, diagnosa awal terhadap breast cancer masih belum dilakukan dengan tepat dan akurat, sehingga kasus breast cancer menjadi terlambat untuk ditangani bahkan dapat berujung kepada kematian pasien [6] .
Pada  dunia  medis  modern  saat  ini,  digital  pathology  merupakan  sebuah  kemajuan  yang  besar.  Digital pathology dapat menangkap citra jaringan manusia dengan sangat tajam, sehingga membantu dalam menentukan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5194
penyakit  pada  manusia.  Citra  terkait  informasi  hematoxylin  dan  eosin  sangat  membantu  dalam  mendiagnosa penyakit  breast  cancer [7] .  Gambar  2  mengilustrasikan  citra  histopatologi  yang  dapat  digunakan  untuk mendiagnosa breast cancer.
Gambar 2. Citra histopatologi
Proses biopsi merupakan teknik diagnosa kanker dengan mengambil citra jaringan tubuh, proses tersebut menghasilkan  sebuah  citra  histopatologi.  Citra  histopatologi  merepresentasikan  jaringan  pada  tubuh,  baik  itu jaringan yang sehat maupun yang terindikasi kanker [8] – [10] . Kemudian citra histopatologi menjadi dasar untuk mendeteksi breast cancer. Citra histopatologi akan dicermati oleh radiolog dan dokter untuk menentukan kondisi pasien. Namun kesalahan interpretasi pada citra oleh radiolog dan dokter menjadi hal yang perlu diperhatikan saat ini karena terjadi kasus kesalahan interpretasi breast cancer oleh radiolog dan dokter sebesar 25% [11] . Selain itu, interpretasi citra secara ganda oleh radiolog dan dokter juga memakan biaya lebih, yang mana akan membebani pasien.  Oleh  karena  itu  beberapa  penelitian  untuk  mendeteksi  breast  cancer  dengan  bantuan  komputer  marak dilakukan, terutama dengan penggunaan metode deep learning. Convolutional Neural Network (CNN) merupakan salah satu metode deep learning yang umum digunakan untuk klasifikasi citra. Penggunaan metode CNN terbukti dapat  mengklasifikasi  breast  cancer  dengan  akurasi  mencapai  84.49%  dengan  menggunakan  layer  pada  CNN sebanyak 17 layer [12] [13] . Namun dari beberapa penelitian yang telah dipaparkan, masih ada ruang yang dapat ditiingkatkan dari sisi akurasi dalam membuat sebuah model klasifikasi untuk breast cancer.
Berdasarkan permasalahan yang telah dipaparkan, penelitian ini bertujuan untuk melakukan implementasi metode  CNN  untuk  klasifikasi  breast  cancer  dengan  menggunakan  citra  histopatologi  ke  dalam  bentuk  sistem berbasis  web.  Dengan  dilakukannya  penelitian  ini,  diharapkan  dapat  membantu  diagnosa  breast  cancer  dengan lebih  cepat  dan  akurat.  Hasil  penelitian  pada  jurnal  ini  terbagi  menjadi  beberapa  bagian  yakni,  metodologi penelitian, hasil, dan kesimpulan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5194

## 2.1.1 Data Acquisition
Tahap  pertama  pada  penelitian  yang  dilakukan  adalah  data  acquisition.  Pada  tahap  ini  kami  melakukan pengumpulan  data,  yang  mana  data  yang  digunakan  adalah  The  Breast  Cancer  Histopathological  Image Classification  (BreakHis)  [14],  data  tersebut  bersifat  open  source  dan  dapat  diunduh  secara  langsung.  Data BreakHis sendiri terdiri dari 9,109 citra histopatologi breast cancer. Citra tersebut diambil dari 82 pasien dengan resolusi yang berbeda. Data BreakHis memiliki dua kelas yakni benign dan malignant, kelas benign merupakan kelas citra yang sehat dan kelas malignant adalah kelas citra yang terdiagnosis breast cancer.

## 2.1.2 Dataset Pre-processing
Tahapan setelah data didapatkan, kami melakukan pre-processing data. Tahap pre-processing terbagi menjadi tiga bagian  yakni  data  adjustment,  image  noise,  dan  data  splitting.  Langkah  pertama  adalah  data  adjustment,  pada langkah ini kami melakukan penyesuaian pada data dengan mengumpulkan data ke dalam satu folder, kemudian membuat sebuah dataframe untuk memudahkan dalam mengolah data. Langkah kedua adalah penerapan gaussian image noise pada data citra. Gaussian image noise memiliki fungsi untuk mendeteksi noise pada data citra sehingga akan didapatkan garis tepi dari citra [15].

## 2.1.3 Building a Classification Model
Tahap ketiga pada penelitian ini adalah pembuatan model klasifikasi. Model yang dibangun menggunakan metode CNN. Metode CNN memiliki kemampuan untuk klasifikasi citra, sehingga banyak digunakan oleh peneliti [16]– [18]. Gambar 4 merupakan arsitektur dari CNN. Pada pembangunan model menggunakan CNN, maka akan rentan terjadi  overfitting  pada  model.  Penggunaan  sebuah  fungsi  aktivasi  akan  menghindarkan  sebuah  model  dari kejadian overfitting [19]. ReLu merupakan fungsi aktivasi yang digunakan pada penelitian ini, selain itu fungsi softmax  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi  akhir  dan  fungsi  adam  menjadi  optimizer  pada  model  yang dibangun.
Gambar 4. Arsitektur CNN [20]

## 2.1.4 Model Evaluation
Evaluasi model dilakukan dengan menghitung loss function. Pada penelitian ini kami menggunakan rumus pixel- wise cross-entropy loss yang dapat dilihat pada persamaan 1 [19].
Φ(x) = −1 N ∑ (∑ log⁡(pi(x) x∈S i ) C i=1 (1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini berisi hasil dan pembahasan dari penelitian yang telah dilakukan. Setiap tahap penelitian dijelaskan pada bagian berikut.

## 3.1 Data Acquisition
Pada  tahap  ini,  kami  melakukan  proses  pengumpulan  data.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  mengunduh dataset  The  Breast  Cancer  Histopathological  Image  Classification  (BreakHis).  Data  BreakHis  kami  unduh  dari laman Laboratorium Pathologi, Anatomi, dan Cytopatologi, Parana Brazil. Data tersebut bersifat open source dan dapat  digunakan  oleh  penelti  manapun.  Dataset  BreakHis  dapat  dibagi  menjadi  dua  bagian,  yakni  benign  dan malignant. Data benign merupakan data citra jaringan sel yang sehat dan tidak mengakibatkan dampak buruk bagi sel yang lain. Data malignant adalah data citra jaringan sel yang terdiagnosa breast cancer  dan dapat menyebar serta memberikan kerusakan bagi  sel yang lain.  Gambar 5 merupakan contoh  dari  data citra histopatologi  yang sehat, sedangkan gambar 6 adalah data citra yang terdiagnosa breast cancer.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5194
Gambar 5. Dataset BreakHis dengan kelas Benign
Gambar 6. Dataset BreakHis dengan kelas malginant

## 3.2 Data Pre-Processing
Pada  tahap  ini,  kami  melakukan  pengolahan  data  yang  telah  diunduh.  Langkah  awal  yang  dilakukan  adalah menambahkan  kelas  pada  nama  file.  Berikut  adalah  pseudocode  untuk  menambahkan  kelas  pada  nama  file menggunakan python.
Fungsi untuk penambahan kelas pada nama file
Deklarasi file_list_0, file_list_1: string Path_0, path_1: folder
Algoritma: Path_0 = semua file citra benign+kode pasien+/0 Path_1 = semua file citra malign+kode pasien+/1 For setiap file yang ada di masing-masing folder Nama_file_baru_citra_benign = path_0+class0 Nama_file_baru_citra_malign = path_1+class1
Langkah penambahan kelas pada nama file berguna untuk memberikan informasi terkait kelas suatu citra ketika akan dibaca. Sehingga hasil dari langkah ini dapat dilihat pada gambar 7 berikut.
Gambar 7. hasil penambahan kelas pada nama file citra
Langkah  selanjutnya  adalah  pembuatan  dataframe  dari  keseluruhan  data  citra  yang  ada.  Pembuatan dataframe Menggunakan fungsi dataframe pada python, maka hasil dari dataframe yang dibuat dapat dilihat pada gambar 8 berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5194
Dataframe yang telah dibuat terdiri dari tiga tabel yakni, image_id, target, patient_id. Image_id merupakan nama unik dari setiap data citra. Patient_id merupakan id dari pasien, dan target adalah kelas dari masing-masing citra.  Langkah  selanjutnya  ialah  pemrosesan  data  citra.  pada  langkah  ini  metode  gaussian  dan  random  noise digunakan untuk menghilangkan noise pada citra, sehingga didapatkan tepi citra secara jelas. Gambar merupakan hasil penerapan metode gaussian pada citra, sedangkan Gambar 9 adalah hasil dari penerapan random noise pada citra, dan Gambar 10 merupakan hasil penggabungan antara proses dengan gaussian dan random noise.
Gambar 9. Hasil penerapan metode gaussian
Gambar 10. Hasil penerapan metode random noise
Gambar 11. Hasil penggabungan antara metode gaussian dan random noise
Hasil akhir tahapan pra-proses data citra pada masing-masing kelas dapat dilihat pada gambar 12 berikut.
Gambar 12. Hasil pra-proses data citra pada kelas benign
Gambar 13. Hasil pra-proses data citra pada kelas malignant

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5194

## 3.3 CNN Model
Tahap  ketiga  pada  penelitian  ini  adalah  pembuatan  model.  Model  dibuat  menggunakan  metode  CNN.  Pada arsitektur CNN terbagi menjadi beberapa bagian yakni input layer, convolutional layer, dan fungsi aktivasi. Bagian pertama pada arsitektur CNN yang dibangun adalah input  layer, arsitektur yang dibangun memiliki input yang berukuran 50x50x3. Kemudian untuk convolutional layer yang dibangun ada 32 layer. Terakhir, arsitektur yang dibangun menggunakan fungsi aktivasi relu. Berikut ini adalah pseudocode untuk pembuatan model klasifikasi.
Fungsi pembuatan model Deklarasi BC_Model Algoritma BC_Model = BC_Model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(4,4), input_shape=(50,50,3), activation=’relu’)) BC_Model = BC_Model.add(MaxPool2D(pool_size=(2,2))) BC_Model.add(Flatten()) BC_Model.add(Dense(128, activation=’relu’)) BC_Model.add(Dense(2, activation=’softmax’))
Summary dari model yang dibuat dapat dilihat pada gambar 14 berikut.

## Gambar 14. Summary model klasifikasi

## 3.4 Model Evaluation
Model  yang telah dibuat dievaluasi  menggunakan persamaan 1, model dibuat berulang-ulang sebanyak 60 kali perulangan untuk mendapatkan model terbaik. Gambar 15  adalah proses perulangan pada pembuatan model.
Gambar 15. Proses perulangan pembuatan model
Setelah model dibuat, maka model akan dievaluasi menggunakan data uji yang telah dibagi sebelumnya. Sehingga nilai akurasi dan nilai loss akan terbagi menjadi dua, yakni nilai dari data latih dan nilai dari data uji. Hasil dari data latih kami sebut sebagai loss dan akurasi, sedangkan hasil dari data uji kami sebut sebagai validasi loss  dan  validasi  akurasi.  Nilai  validasi  loss  dan  validasi  akurasi  memiliki  fungsi  untuk  memastikan  tidak  ada overfitting pada model yang dibangun. Hasil dari evaluasi model dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini.
Tabel 2. Tabel evaluasi No Loss Akurasi Validasi Loss Validasi Akurasi 1 ˆ0.426670 0.815039 0.385204 0.831946 2 0.397042 0.830016 0.371130 0.840378 3 0.387825 0.834432 0.364391 0.844629

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5194
No Loss Akurasi Validasi Loss Validasi Akurasi 4 0.377981 0.838989 0.362490 0.845134 5 0.372410 0.842023 0.348721 0.850395
Dalam mempermudah pembacaan hasil klasifikasi, maka kami tampilkan juga hasil evaluasi dalam bentuk grafik. Gambar 16 adalah grafik dari nilai akurasi dengan garis biru adalah nilai akurasi dan garis orange adalah nilai dari validasi akurasi.
Gambar 16. grafik akurasi model
Kemudian pada gambar 17 merupakan grafik dari nilai loss pada model. Garis biru adalah  nilai loss dan garis orange adalah nliai untuk validasi loss. Seiring berjalannya perulangan pada proses pembuatan model, maka nilai loss dan validasi loss akan ikut menurun. Penurunan nilai loss disebabkan oleh nilai akurasi yang semakin tinggi dan model yang semakin cocok untuk klasifikasi. Nilai loss dan validasi loss juga dapat dijadikan indikator untuk menghentikan proses perulangan pada pembuatan model jika nilai loss dan validasi loss tidak menunjukkan penurunan lagi.
Gambar 17. Grafik nilai loss pada model

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  pada  bagian  ini  akan  diambil  beberapa  kesimpulan. Kesimpulan pertama adalah citra histopatologi dapat digunakan sebagai data untuk pembuatan model klasifikasi breast cancer. Kedua, metode CNN dapat melakukan klasifikasi breast cancer melalui citra histopatologi dengan akurasi yang mencapai 85%. Ketiga, evaluasi model dengan perhitungan nilai akurasi dan nilai loss sudah cukup untuk mengevaluasi model yang dibuat. Keempat, berdasarkan evaluasi yang telah dilakukan, yakni menggunakan nilai loss dan validasi loss. Maka model yang dibuat dapat diimplementasikan lebih lanjut ke dalam sebuah sistem, hal  tersebut  dikarenakan  tidak  adanya  kasus  overfitting  pada  model  yang  dibuat.  Penelitian  yang  dilakukan memiliki beberapa keterbatasan. Pertama, untuk kasus pada bidang kesehatan perlu dilakukan analisa dan uji coba lapangan  yang  lebih.  Analisa  dan  uji  coba  lapangan  lebih  lanjut  dapat  dilakukan  dengan  bekerjasama  dengan dokter spesialis kanker dan rumah sakit. Sehingga model dan sistem dapat dikembangkan lebih jauh lagi. Kedua, masih banyak ruang yang bisa dikembangkan dari penelitian yang telah dilaksanakan. Mulai dari pengembangan akurasi model, pengembangan pembacaan data citra, serta pengembangan sistem untuk dapat digunakan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Ucapan terima kasih kami ucapkan kepada seluruh tim yang telah membantu pelaksanaan penelitian ini. Kemudian kepada pihak yang telah menyediakan dataset  citra histopatologi breast  cancer. Tak lupa kami ucapkan kepada Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi yang telah memberikan fasilitas untuk pelaksanaan peneltiian.  Terakhir  untuk  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto  yang  telah  menaungi  dan  mengawal  proses penelitian.

## REFERENCES
[1]  A.  G.  Waks  and  E.  P.  Winer,  “Breast  Cancer  Treatment:  A  Review,”  JAMA  -  Journal  of  the  American  Medical Association, vol. 321, no. 3, pp. 288–300, 2019, doi: 10.1001/jama.2018.19323.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5194
[2]  Z. Momenimovahed and H. Salehiniya, “Epidemiological characteristics of and risk factors for breast cancer in the world,” Breast Cancer: Targets and Therapy, vol. 11, pp. 151–164, 2019, doi: 10.2147/BCTT.S176070.
[3]  H. Sung et al., “Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries,” CA Cancer J Clin, vol. 71, no. 3, pp. 209–249, 2021, doi: 10.3322/caac.21660.
[4]  Kemkes,  “Penyakit  Kanker  di  Indonesia  Berada  Pada  Urutan  8  di  Asia  Tenggara  dan  Urutan  23  di  Asia,”  2019. http://p2p.kemkes.go.id/penyakit-kanker-di-indonesia-berada-pada-urutan-8-di-asia-tenggara-dan-urutan-23-di-asia/
[5]  S. L. Anwar et al., “Pathological profiles and clinical management challenges of breast cancer emerging in young women in Indonesia: A hospital-based study,” BMC Womens Health, vol. 19, no. 1, pp. 1–8, 2019, doi: 10.1186/s12905-019- 0724-3.
[6]  S. L. Anwar et al., “Risk factors of distant metastasis after surgery among different breast cancer subtypes: A hospital - based study in Indonesia,” World J Surg Oncol, vol. 18, no. 1, pp. 1–16, 2020, doi: 10.1186/s12957-020-01893-w.
[7]  R.  Krithiga  and  P.  Geetha,  “Breast  Cancer  Detection,  Segmentation  and  Classification  on  Histopathology  Images Analysis: A Systematic Review,” Archives of Computational Methods in Engineering, vol. 28, no. 4, pp. 2607–2619, 2021, doi: 10.1007/s11831-020-09470-w.
[8]  E.  Deniz,  A.  Şengür,  Z.  Kadiroğlu,  Y.  Guo,  V.  Bajaj,  and  Ü.  Budak,  “Transfer learning  based  histopathologic  image classification for breast cancer detection,” Health Inf Sci Syst, vol. 6, no. 1, pp. 1–7, 2018, doi: 10.1007/s13755-018-0057- x.
[9]  M. Liu et al., “A Deep Learning Method for Breast Cancer Classification in the Pathology Images,” IEEE J Biomed Health Inform, 2022, doi: 10.1109/JBHI.2022.3187765.
[10] Z. Gao, Z. Lu, J. Wang, S. Ying, and J. Shi, “A Convolutional Neural Network and Graph Convolutional Network Based Framework for Classification of Breast Histopathological Images,” IEEE J Biomed Health Inform, vol. 26, no. 7, pp. 3163–3173, Jul. 2022, doi: 10.1109/JBHI.2022.3153671.
[11] A. Rodriguez-Ruiz et al., “Stand-Alone Artificial Intelligence for Breast Cancer Detection in Mammography: Comparison With 101 Radiologists,” J Natl Cancer Inst, vol. 111, no. 9, pp. 916–922, 2019, doi: 10.1093/jnci/djy222.
[12] Z. Zainudin, S. M. Shamsuddin, and S. Hasan, “Deep Layer CNN Architecture for Breast Cancer Histopathology Image Detection,”  in  The  International  Conference  on  Advanced  Machine  Learning  Technologies  and  Applications (AMLTA2019), 2019, pp. 43–51. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-14118-9_5.
[13] Z. Zainudin, S. M. Shamsuddin, and S. Hasan, “Deep Learning Layer Convolutional Neural Network (CNN) Scheme for Cancer Image,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng, vol. 551, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1757-899X/551/1/012039.
[14] F.  A.  Spanhol,  L.  S.  Oliveira,  C.  Petitjean,  and  L.  Heutte,  “A  Dataset  for  Breast  Cancer  Histopathological  Image Classification,” IEEE Trans Biomed Eng, vol. 63, no. 7, pp. 1455–1462, Jul. 2016, doi: 10.1109/TBME.2015.2496264.
[15] A.  Mohammed  Abd-Alsalam  Selami  and  A.  Freidoon  Fadhil,  “A  Study  of  the  Effects  of  Gaussian  Noise  on  Image Features,”  Kirkuk  University  Journal-Scientific  Studies,  vol.  11,  no.  3,  pp.  152–169,  Sep.  2016,  doi: 10.32894/kujss.2016.124648.
[16] P.  Oza,  P.  Sharma,  S.  Patel,  and  P.  Kumar,  “Deep  convolutional  neural  networks  for  computer-aided  breast  cancer diagnostic:  a  survey,”  Neural  Computing  and  Applications,  vol.  34,  no.  3.  Springer  Science  and  Business  Media Deutschland GmbH, pp. 1815–1836, Feb. 01, 2022. doi: 10.1007/s00521-021-06804-y.
[17] F. Gao et al., “SD-CNN: A shallow-deep CNN for improved breast cancer diagnosis,” Computerized Medical Imaging and Graphics, vol. 70, pp. 53–62, Dec. 2018, doi: 10.1016/j.compmedimag.2018.09.004.
[18] S. Kaymak, A. Helwan, and D. Uzun, “Breast cancer image classification using artificial neural networks,” in Procedia Computer Science, 2017, vol. 120, pp. 126–131. doi: 10.1016/j.procs.2017.11.219.
[19] B. Biswas, S. Kr. Ghosh, and A. Ghosh, “A Robust Multi-label Fruit Classification Based on Deep Convolution Neural Network,” 2020, pp. 105–115. doi: 10.1007/978-981-13-9042-5_10.
[20] M. Z. Alom et al., “A State-of-the-Art Survey on Deep Learning Theory and Architectures,” Electronics (Basel), vol. 8, no. 3, p. 292, Mar. 2019, doi: 10.3390/electronics8030292.