## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 522 − 529 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3248

## Komparasi CNN dengan ResNet Untuk Klasifikasi Paling Akurat Tingkat Keganasan Diabetes Berdasarkan Citra Retinopathy
Lalu Mutawalli 1 , Mohammad Taufan Asri Zaen 1,* , Yuliadi 2
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Lombok, Praya, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Rekayasa Sistem, Universitas Teknologi Sumbawa, Sumbawa, Indonesia Email: 1 laluallistilo@gmail.com, 2,* opanzain@gmail.com, 3 yuliadi@uts.ac.id Email Penulis Korespondensi: opanzain@gmail.com
Abstrak −Diabetes menjadi penyakit menular yang memiliki peningkatan yang sangat signifikan, peningkatanya tidak hanya pada usia lanjut bahkan diderita diderita oleh usia muda. Berdasarkan pusat data dan informasi kementerian kesehatan republik Indonesia  prevalensi  diabetes  9%  pada  kelamin  perempuan  dan  9,65%  pada kelamin  laki-laki,  dan  diperkirakan  meningkat menjadi 19,9% seiring penambahan umur penduduk. Saat ini pendekatan machine larning (deep learning) banyak digunakan dalam  melakukam  kalasifikasi  data  citra  medis.  Data  citra  retinopathy  diabetes  dapat  digunakan  sebagai  bahan  untuk membangun model klasifikasi dengan memanfaatkan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) dan Residual Network (ResNet).  Hasil  pengujian  pada  model  yang  dikembangkan  pada  penelitian  ini  adalah  perbandingan  menunjukkan  tingkat akurasi CNN 68.49% sedangkan ResNet 81.23%, pada pengujian loss CNN 32.57% sedangkan ResNet 12.59%. pada skenario penerapan learning rate  0.0005 juga ResNet lebih baik dibandigkan dengan CNN, pada skenario penerapan learning rate CNN menghasilkan  nilai  akurasi  68,49%  sedangkan  ResNet  menapatkan  nilai  akurasi  81.84%  dan  pada  nilai  loss  CNN  20.14 sedangkan ResNet 10.2% ResNet memiliki tingkat akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan CNN dan penerapan learning rate juga berpengaruh dalam membangun model yang lebih akurat pada studi kasus citra Retinopathy diabetes.
Kata Kunci: CNN; ResNet; Klasifikasi; Citra; Diabetes
Abstract −Diabetes becomes an infectious disease that has a very significant increase, it's increasing not only in old age or even suffered by a young age. Based on the Data and Information Center of the Ministry of Health of the Republic of Indonesia, the prevalence  of  diabetes  is 9%  in  female  genitals  and  9.65%  in  male  genitals  and  is  estimated  to increase  to  19.9%  with  the addition  of  population  age.  Currently,  the  Machine  Learning  (Depp  learning)  approach  is  widely  used  in  carrying  out  the calcification of medical image data. Retinopathy Diabetes image data can be used as material to build a classification model by utilizing the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm and Residual Network (ResNet). The test results in the model developed in this study were the comparison showing the accuracy level of CNN 68.49% while the ResNet was 81.23%, in the CNN  loss  test  32.57%  while  the  ResNet  was  12.59%.  In  the  Scenario  of  the  application  of  Learning  Rate  0.0005  also  the ResNet is better than CNN, in the CNN Learning Rate Application Scenario producing an accuracy value of 68.49% while the ResNet adopts an accuracy value of 81.84% and on the CNN loss value of 20.14 while the 10.2% Resnet has a higher level of accuracy has a higher accuracy rate Compared to CNN and the application of learning rates it also affects in building a more accurate model in the case study of Retinopathy Diabetes.
Keywords : CNN; ResNet; Classifications; Citra; Diabetes

## 1. PENDAHULUAN
Penyakit  tidak  menular  saat  ini  merupakan  kategori  penyakit  yang  terus  mengalami  peningkatan  di  Indoneisa. Indonesia menghadapi beban ganda yaitu penyakit menular dan penyakit tidak menular, beberapa penyakit tidak menular  yang mengalami peningkatan  adalah  kangker,  stroke,  ginjal  kronis,  dan  diabetes[1].  Diabetes  menjadi penyakit menular yang memiliki peningkatan yang sangat signifikan, peningkatanya tidak hanya pada usia lanjut bahkan diderita oleh usia muda. Berdasarkan pusat data dan informasi kementerian kesehatan republik Indonesia prevalensi diabetes 9% pada kelamin perempuan dan 9,65% pada kelamin laki-laki, penyakit diabetes diperkirakan meningkat menjadi 19,9% seiring penambahan umur penduduk[2].
Jika  mengacu  pada  data  kementerian  kesehatan,  penyakit diabetes  harus  memiliki  perhatian  yang  lebih. Selain menjaga kesehatan dengan pola makan teratur dan olah raga tindakan  screening (pemeriksaan) sejak dini diperlukan.    Gejala  klasik  yang  timbul  pada  sesorang  yang  menderita  penyakit  diabetes  yaitu  poliuri  (banyak kencing), polidipsi (banyak minum), polifagi (banyak makan) dam penurunan berat badan[3]. Retinopathy diabetic merupakan  kerusakan  organ  akhir  mikrovaskular  sebagai  akibat  dari  diabetes. Jenis  utama  retinopati  diabetik adalah retinopati diabetik non-proliferatif (NPDR) dan retinopati diabetik proliferatif (PDR), Gejala penurunan penglihatan atau penglihatan berfluktuasi (lensa atau edema makula), adanya floaters (pendarahan vitreous), atau cacat bidang visual (pelepasan traksional)[4].
Gambar  1  merupakan  bentuk  retinopathy  diabetic  yang  telah  di  digitalisasi,  pada  gambar  merupakan ilustrasi  retinopathy  diabetic  dengan  kategori  Proliferative  retinopathy[5].  Proliferative  retinopathy  merupakan menyebabkan tingkat kerusakan retina paling parah, Proliferative menyebabkan mati pada pembuluh darah dari pembuluh baru yang abnormal ini dapat menyebabkan jaringan parut pada retina. Pada akhirnya, jaringan parut dapat menyebabkan ablasi retina, di mana retina terpisah dari bagian belakang ini dapat menyebabkan kehilangan penglihatan. Pembuluh darah baru yang tidak normal juga dapat tumbuh di bagian depan mata dan menyumbat drainase  normal  cairan,  menyebabkan  tekanan  mata  meningkat  (glaukoma  neovaskular). Tekanan  mata  yang meningkat kemudian dapat menyebabkan kerusakan permanen pada saraf optik, yang juga dapat menyebabkan kehilangan penglihatan permanen[6].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 522 − 529 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3248
Gambar 1. Proliferative retinopathy.
Diabetes juga dapat dideteksi sejak dini dengan retina (Retinopathy diabetes) merupakan kondisi mata pada penyandang diabetes dapat menyebabkan kebutaan[7]. Data Retinopathy yang telah dikumpulkan dapat digunakan sebagai bahan untuk membangun model pengetahuan yang dapat digunakan untuk klasifikasi jenis diabetes yang diderita oleh seseorang. Metodologi machine learning dan deep learning merupakan pendekatan yang kontemporer dalam membantu memecahkan permasalahan di dalam bidang kesehatan khususnya, dalam membantu melakukan klasifikasi  terhadap  penyakit  diabetes  berdasarkan  citra.  Penerapanya  telah  banyak  diuji  coba  pada  banyak penelitian.  Komparasi  CNN,  Le-Net,  dan  DRNET  dalam  membangun  model  klasifikasi,  berdasarkan  hasil penelitian CNN memiliki tingkat akurasi paling baik sebanyak 94% [8]. Ekstraksi tekstur pada citra merupakan salah satu upaya yang baik dalam melakukan klasifikasi terhadap citra retinopathy diabetes, penerapan metode filter gabor dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi dengan nilai akurasi 82.30%[9]. Melakukan ekstraksi fitur pada citra dan menerapkan Regresi Logistik dalam melakukan klasifikasi hasil akurasi mencapai 81% dalam melakukan  klasifikasi[10].  Melakukan  komparasi  algoritma  CART  dan  NN  dalam  membuat  model  klasifikasi, berdasarkan hasil pengujian NN 72.28% mendapatkan nilai akurasi lebih baik disbanding CHART mendapatkan nilai  akurasi  63.42%[11].  Penerapan  Test  Time  Augmantation  pada  data  citra  retinopathy  diabetes  dapat meningkatkan  ResNet  yang  akurat  dalam  melakukan  klasifikasi  mencapai  97.87%[12].  Prediksi  tingkat  resiko retinopati diabetic berdasarkan citra retina, penelitian ini menerapakan VGG-16 dan mendapatkan hasil akurasi 89%[13].  Menerpakan pendekatan  pembelajaran  kontrastif  dapat  meningkatkan  kemampuan  dalam  mendeteksi tingkat keparahan ritinopati diabetik[14].
Pendekatan konvensional menggunakan deep learning dengan model convolutional neural network untuk klasifikasi  citra  retinopati.  Teknik  pembelajaran  Support  Vector  Machine  multi  kelas  dengan  analisis  lesi  dan pembuluh  darah  dari  gambar  retinopati  dilakukan  untuk  mendeteksi  dan  mengklasifikasikan  gambar  retinopati diabetik.  Penelitian  mengembangkan  algoritma  multiclass  dengan  menggunakan  hybrid  machine  learning  dan teknik  deep  learning  hasil  percobaan  dibandingkan  dengan  teknik  konvensional  dan  pekerjaan  yang  diusulkan menghasilkan hasil yang lebih baik dengan Akurasi 93%[15]. Deteksi dini melalui citra fundus retina mata dapat memakan waktu dan membutuhkan dokter spesialis mata yang berpengalaman. Penelitian ini mengusulkan metode deep learning model Efficientnet-b7 untuk mengidentifikasi penyakit retinopati diabetik secara otomatis Dalam skenario  percobaan  hasil  terbaik  dengan  akurasi  89%[16].  Pembelajaran  mendalam  telah  menjadi  alat  paling populer dengan kinerja tinggi di berbagai bidang, penerapan MobileNetV2 berbasis CNN memiliki akurasi model yang cukup baik mencapai 93%[17]. Penelitian ini untuk menerapkan dan memahami bagaimana kinerja model Deep learning pra-pelatihan menggunakan ResNet jaringan saraf berlapis, Penerapan ResNet dalam melakukan klasifikasi retinopay diabetes dengan multiclass classification mendapatkan hasil 82%[18]. %[18]. Pengembangan DeepDR  dengan  aloritma  Residual  Network  (ResNet)  sebagai  upaya  dalam  mengembangkan  sistem  screening penyakit  diabetes  berdasarkan  retinopathy diabetes  mendapatkan  hasil  rata  91%[19].  Pada  penelitian  terdahulu yang  dirujuk  pada  penelitian  ini  semua  menggunakan  data  Retinopaty  Aptos  berbasis  RGB  APTOS  2019 Blindness  Detection  https://www.kaggle.com/c/aptos2019-blindness-detection  sedangkan  penelitian  selanjunya menggunakan
data Rethinopaty Diabetic 2022 berbasis Grayscale
https://www.kaggle.com/datasets/kushagratandon12/diabetic-retinopathy-balanced.
Saat  ini  pendekatan  machine  learning  dan  deep  learning  telah  banyak  digunakan  dalam  pengembangan sistem  berbasis  kesehatan.  Pada  penelitian  ini  akan membandingkan  (komparasi)  dua  algoritma  yang notabene sangat populer untuk melakukan klasifikasi gambar. Kedua algoritma yang dimaksud adalah Convolutional Neural Network  (CNN)  dan  Residual  Network  (ResNet).  CNN  adalah  algoritma  machine  learning  dan  deep  learning digunakan untuk pengenalan gambar yang melibatkan data pixel dalam mengenali suatu objek[20]. CNN telah banyak diterapkan pada pelbagi penelitian yang berkaitan dengan klasifikasi citra, pendeteksian patah tulang pada X-ray[21]. CNN dapat digunakan dalam klasifikasi penyait tumor otak berdasarkan gambar Magnetic Resonance Imaging[22]. Diagnosis definitif leukemia sebagai kangker sangat sulit karena membutuhkan biaya yang sangat mahal,  CNN  dapat  diterapkan  sangat  baik  dalam  klasifikasi  penyakit  kangker  leokimia[23].  ResNet  memiliki kemampuan yang akurat untuk melakukan klasifikasi citra medis[24]. Begitu juga penerapanya dalam mengolah

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 522 − 529 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3248
data X-ray dan CT-Scan[25]. Dari beberapa penelitian sebelumnya CNN dan ResNet telah diterapkan dan cukup baik  dalam  melakukan  klasifikasi  terhadap  data  citra  khusunya  citra  medis.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk melakukan komparasi CNN dan ResNet untuk menemukan model yang paling akurat dalam klasifikasi penyakit diabetes berdasarkan citra Retinopathy diabet.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada tahapan penelitian mencakupi akusisi data, image preprocessing, Training dan validasi, penerapan CNN dan ResNet, evaluasi model klasifikasi, komparsi hasil pengujian. Gambar  2 menunjukkan tahapan yang dilakukan pada penelitian, Data yang telah dikumpulkan kemudian dilakukan tahap preprocessing untuk mendapatkan data yang lebih bersih untuk dimodelkan. Setelah itu dilakukan segmentasi pada data citra agar mendapatkan berbagai parameter yang lebih lengkap, tujuanya pada model dapat mengenali citra dengan lebih detail. Melakukan training model dan validasi dengan menggunakan CNN dan ResNet. Setelah membuat model selanjutnya dilakukan tahap evaluasi  pada  model  yang  telah  dibangun  dan  mendapatkan  infromasi  tingkat  akurasi  pada  model  yang  telah dibuat. Selanjutnya melakukan rekapitulasi pada evaluasi pada model yang telah dibangun menggunakan CNN dan ResNet dan melakukan perbandingan untuk mengatahi model yang paling akurat.

## Gambar 2. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data dan Preprocesing
Data yang digunakan adalah data citra Diabetic Retinopathy bersumber dari situs kaggle Datasets[26]. Datasets yang telah diambil kemudian dilakukan image preprocessing bertujuan untuk menyiapkan data agar lebih mudah dianalisis    dan  diproses  secara  komputasi[27].  Tools  yang  digunakan  pada  image  preprocessing  yaitu  image generator tensorflow[28] dengan melakukan resize, rescale, rotation range, horizontal flip, shear range, file mode, width shift range, height shift range, dtype, zoom_range.

## 2.3 Arsitektur Model
2.3.1 Arsitektur Algorima CNN Klasifikasi Retinopathy diabetes
Arsitektur CNN yang diterapkan dalam membangun model membangun model klasifikasi Retinopathy diabetes yaitu 4 layer. Gambar 3 merupakan Display Arsitektur CNN dalam pembuatan model, mencakupi input dan output conv2d, batch normalization, maxpoling, flatten, dan dense menghasilkan total parameter 43,843.653.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 522 − 529 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3248

## 2.3.2 Arsitektur Algorima ResNet Klasifikasi Retinopathy diabetes
Selain  model  Arsitektur  CNN,  penelitian  ini  juga  menerapkan  Resudual  Network  (ResNet)  untuk  membangun model klasifikasi Retinopathy diabetes. Gambar 4 merupakan display arsitektur ResNet dalam membangun model. Arsitektur mencakupi resnet152v5 dapat di unduh melalui link: https://storage.googleapis.com/tensorflow/kerasapplications/resnet/resnet152v2_weights_tf_dim_ordering_tf_ke rnels_notop.h5, arsitektur yang digunakan mengasilkan parameter 84,462,277.

## Gambar 4. Arsitektur ResNet untuk pembuatan model klasifikasi Retinopathy diabetes

## 2.4 Metode Pengujian
Metode  confusion  matrix  Untuk  melakukan  evaluasi  pada  model  yang  telah  dibuat  menggunakan  CNN  dan ResNet.  Confusion  matrix  merupakan  metode  yang  cukup  populer  dalam  melakukan  pengujian  masalah klasifikasi. Tabel 1 merupakan konsep evaluasi metode Confusion matrix.
Tabel 1. Konsep pengujian confusion matrix Actual Predicted Negative Positive Negative TN FP Positive FN TP
True  Negatif  (TN) menunjukkan  jumlah  contoh  negative  yang  diklasifikasi  secara  akurat,  True  Positive (TP)  menunjukkan  jumlah  positif  yang  diklasifikasi  secara  akurat,  False  Postif  (FP)  menunjukkan  nilai  positif yang  tidak  akurat,  dan  False  Negatif  (FN)  merupakan  contoh  positif  diklasifikasi  sebagai  negative.  Penilaian tingkat akurasi dihitung dengan menggunakan rumus 1 di bawah ini.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑁 + 𝑇𝑃
𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑃
(1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pembuatan Model dan Evaluasi Model

## 3.1.1 Datasets
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  bersumber  pada  kaggle  Diabetic  Retinopathy  Datasets.    Datasets berkapasitas  2  Giga  atau  setara  2000  Megabyte.  Datasets  telah  dibagi  menjadi  tiga  direktori,  direktori  train, validasi, dan testing.  Gambar 5 menjelaskan  proporsi masing-masing isi pada direktori datasets. Pada direktori training  34.792  gambar  terbagi  menjadi  lima  kelas  “No  DR”  (Tidak  ada  gejala)  7.000,  kelas  “Mild”  (Hanya terdapat mikroaneurisma) 7.000, kelas “Moderate” (Lebih dari mikroaneurisma namun kurang dari gejala severe) 7.000, kelas “Severe” (Mengalami gejala berat) 6.792, kelas “Proliverative” (Komplikasi Paling Parah) 7.000. Data pada direktori validasi berjumlah 9.940 gambar dan testing berjumlah 4.971 gambar dengan data setiap kelas memiliki jumlah (validasi No DR 2.000 dan testing No DR 1.000), (validasi Mild 2.000 dan testing Mild 1.000), (validasi Modreate 2.000 dan validasi Moderate 1.000), (validasi Severe 1940 dan testing severe 971), sedangkan validasi Proliverative 2.000 dan testing Proliverative sebanyak 1.000 datasets.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 522 − 529 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3248
Gambar 5. Proporsi datasets
Gambar yang terdapat di dalam datasets berupa data image dengan resolusi 512 x 512 pixel. Pada gambar 6 merupakan display 15 image disertai dengan kategori masing-masing yang merepresentasikan isi yang terdapat di dalam datasets.
Gambar 6. Display beberapa image dataset

## 3.1.2 Image preprocessing
Sebelum  melakukan  pembuatan  model  dengan  CNN  dan  ResNet  perlu  untuk  dilakukan  standarisasi  pada  data gambar. Standarisasi yang dimaksud adalah membersihkan data dari data yang tidak balance dan data yang belum siap untuk di training. Pada image preprocessing digunakan image generator sebagai tools dalam mempermudah perbaikan citra gambar. Fitur yang digunakan adalah Rescale (1. /255), Resize (224 x 224), Rotation Range (30), Horizontal  Flip  (True),  shear_range  (0.3),  file_mode  (“nearest”),  width_shift_range  (0.20),  height_shift_range (0.2) dtype (None), zoom_range (0.1).

## 3.2 Model CNN
Model  CNN  yang  digunakan  memiliki  4  Con2D  (64,64,256,512),  Fungsi  aktivasi  “Relu”,  Bach  Normalisasi, Maxpool2D (2,2) Optimizer Adam “Tanpa Seting Learning Rate”, Loss “categorical”, Step per epoch 25, Epoch 100. Hasil Pengujian di gambar 7 train akurasi dan validasi akurasi tanpa leaning rate dan hasil pengujian train loss  dan  validasi  loss  tanpa  learning  rate.  Berdasarkan  gambar  pada  proses  traning  di  iterasi  ke-20  model mengalami kenaikan dan di iterasi ke-30 mengalami penurunan, pada iterasi ke-40 sampai dengan seratus model proses mulai stabil ditandai dengan grafik yang konsisten.
Link proses pembuatan model klasifikasi menggunakan CNN dan proses evaluasi: https://www.kaggle.com/code/lalumutawalli/cnn-retdbm-75-accuracy

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 522 − 529 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3248
Pada skenario pengujian kedua dengan melakukan setup learning rate dengan nilai 0.0005[29], Gambar 8 merupakan  hasil  pengujian  model  pada  skenario  kedua.  Hasil  pengujian  menunjukkan  penerapan  learning  rate berpengaruh terhadap kenaikan tingkat akurasi paada model, tanpa menggunakan learning rate hasil akurasi 68.49 ketika menggunakan learning rate mengalami kenaikan menjadi 75.38 terhadap akurasi.
Gambar 8. train dan validasi akurasi serta loss disertai setup leaning rate 0.0005

## 3.3 Model ResNet
Model yang dilatih mendapatkan akurasi traning dan akurasi validasi, spesifikasi layer dan fitur yang digunakan untuk membagun model merujuk pada arsitektur ResNet yang tergambarkan pada Gambar 4. fitur model terpadu sequential, base model ResNet, pemilihan neuron secara acak (dropout dengan nilai 0.05), layer faltten, fungsi aktivasi relu, batchnormal, menggunakan kernel softmax dan he_uniform. Pada tahap scenario pengujian model pertama pada model klasifikasi yang dibuat menggunakan ResNet tanpa menggunakan  learning rate. Gambar 9 merupakan visualisai hasil pengujian, terlihat sejak epoch pertama tingkat akurasi cukup baik diangka 70% hingga epoch  100  naik  secara  stabil  namun  sampai  tingkat  akurasi  81.23%  dengan  tingkay  loss  mencapai  nilai  rata 12.59%.
Link proses pembuatan model klasifikasi menggunakan CNN dan proses evaluasi: https://www.kaggle.com/code/lalumutawalli/resnetclassifier

## Gambar 9. ResNet tidak menggunakan learning rate
Pada  skenario  kedua  dilakukan  setup  learning  rate  dengan  nilai  0.0005,  penerapan  learning  rate  dapat meningkatkan akurasi akan tetapi tidak begitu signifikan, nilai tanpa learning rate mendapatkan akurasi 81.23% dan dengan learning rate mendapatkan nilai 81.84%, namun pada nilai loss learning rate memiliki pengaruh cukup signifikan menjadi 10.12% sedangkan tanpa menggunakan learning rate mendapatkan nilai loss 12.59%.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 522 − 529 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3248
Hasil komparasi model klasifikasi Retinopathy diabetes yang dibangun menggunakan CNN dengan ResNet ditampilkan pada Tabel 2, berdasarkan hasil pengujian ResNet memiliki nilai akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan CNN, begitu juga pada nilai loss ResNet memiliki tingkat loss lebih rendah.
Table 2. Rekapitulasi Train Loss Akurasi Loss Validasi Loss Validasi Akurasi CNN Tidak Menggunakan Learning Rate 32.58 68.49 32.57 68.52 CNN Menggunakan Learning Rate 0.0005 20.14 75.38 20.14 75.39 ResNet Tidak Menggunakan Learning Rate 12.63 81.23 12.59 81.31 ResNet Menggunakan Learning Rate 0.0005 10.2 81.84 10.2 81.71
Pada skenario penerapan learning rate 0.0005 pada model CNN memiliki pengaruh terhadap peningkatan signifikat pada nilai akurasi dan dapat membuat nilai loss lebih rendah. Sedangkan penerapan learning rate 0.0005 pada  ResNet  tidak  berpengaruh  secara  signifikan  dalam  meningkatkan  nilai  akurasi,  akan  tetapi  signifikan menurunkan nilai loss lebih kecil. Berdasarkan Gambar  10 dapat melakukan dilihat terhadap algoritma ResNet lebih  unggul  dibandikan  dengan  algoritma  CNN  dalam  membangun  model  klasifikasi  untuk  penyakit  diabetes berdasarkan  citra  Retinopathy  diabetes.  Hasil  perbandingan  pada  grafik  menunjukkan  tingkat  akurasi  CNN 68.49% sedangkan ResNet 81.23%, pada pengujian loss CNN 32.57% sedangkan ResNet 12.59%. pada skenario penerapan  learning  rate    0.0005  juga  ResNet  lebih  baik  dibandigkan  dengan  CNN,  pada  skenario  penerapan learning rate CNN menghasilkan nilai akurasi 68,49% sedangkan ResNet menapatkan nilai akurasi 81.84% dan pada nilai  loss  CNN 20.14 sedangkan ResNet 10.2% sehingga dapat disimpulkan penerapan learning rate juga berpengaruh dalam membangun model yang lebih baik pada studi kasus citra Retinopathy diabetes.
Gambar 11. Hasil Rekapitulasi Pengujian pada model klasifikasi

## 4. KESIMPULAN
Pengetahuan tentang tingkat keperahan (keganasan) diperlukan untuk melakukan scan gejala lebih dini, tujuanya agar dapat dilakukan tindakan preventif. Salah satu upaya yang dilakukan pada penelitian ini adalah membangun model dengan menggunakan algortima machine learning (deep learning). Algortima yang didgunakan adalah CNN dan  ResNet,  berdasarkan  hasil  evaluasi  terhadap  model  yang  telah  dibuat  menggunakan  CNN  dan  ResNet menunjukkan  tingkat  akurasi  CNN  68.49%  sedangkan  ResNet  81.23%,  pada  pengujian  loss  CNN  32.57% sedangkan ResNet 12.59%. pada skenario penerapan learning rate  0.0005 juga ResNet lebih baik dibandigkan dengan CNN, pada skenario penerapan learning rate CNN menghasilkan nilai akurasi 68,49% sedangkan ResNet menapatkan nilai akurasi 81.84% dan  pada nilai loss CNN 20.14 sedangkan ResNet 10.2% dapat ResNet lebih akurat dalam melakukan klasifikasi terhadap tingkat kearahan diabetes berdasarkan citra retinopathy.

## REFERENCES
[1] KemenKes  RI,  Buku  Pedoman  Penyakit  Tidak  Menular.  Jakarta:  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia,  2019. [Online]. Available: http://p2ptm.kemkes.go.id
[2] A.  Ma’ruf,  InfoDATIN  Pusat  Data  dan  Informasi  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia.  Jakarta:  Kementerian Kesehatan Republik Indonesia, 2020.
[3] A.  Pelapelapon,  “Mengenal  Lebih  Dekat  Diabetes  Militus,”  Rumah  Sakit  Gigi  dan  Mulut  Maranatha,  2020. https://rsgm.maranatha.edu/2020/07/14/mengenal-lebih-dekat-diabetes/ (accessed Feb. 21, 2023).
[4] J.
Hsu, “Diabetic Retinopathy,” American Academy of Ophthalmology, 2022.
https://eyewiki.aao.org/Diabetic_Retinopathy (accessed Jan. 27, 2023).
[5] Gov,  “Your  guide  to  diabetic  retinopathy,”  Government  Digital  Service  United  Kingdom,  2022. https://www.gov.uk/government/publications/diabetic-retinopathy-description-in-brief/your-guide-to-diabetic-
32,58 68,49 32,57 68,52 20,14 75,38 20,14 75,39 12,63 81,23 12,59 81,31 10,2 81,84 10,2 81,71 0,00 50,00 100,00 Train Loss Akurasi Loss Validasi Loss Validasi Akurasi

## CNN vs ResNet Klasifikasi Citra Retionopati Diabetes
CNN Tidak Menggunakan Learning Rate
CNN Menggunakan Learning Rate 0.0005 ResNet Tidak Menggunakan Learning Rate ResNet Menggunakan Learning Rate 0.0005

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 3, Mei 2023, Page 522 − 529 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i3.3248
retinopathy (accessed Feb. 03, 2023).
[6] D. Zhu, “What Is Proliferative Diabetic Retinopathy,” Verywell Health, 2022.
https://www.verywellhealth.com/proliferative-diabetic-retinopathy-6544950 (accessed Feb. 03, 2023).
[7] S.  S.  Zahra,  “Mengenal  Retinopati  Diabetik  Penyebab  Kebutaan  pada  Penyandang  Diabetes  Melitus,”  Rumah  Sakit Universitas Indonesia, 2022. https://rs.ui.ac.id/umum/berita-artikel/artikel-populer/mengenal-retinopati-diabetik- penyebab-kebutaan-pada-penyandang-diabetes-melitus (accessed Feb. 21, 2023).
[8] R.  Chandra,  N.  Bohdan,  and  A.  Dharma,  “Jurnal  Penelitian  Pos  dan  Informatika  COMPARISON  OF CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  MODEL  IN  CLASSIFICATION  OF  DIABETIC  RETINOPATHY PERBANDINGAN  MODEL  CONVOLUTIONAL  NEURAL  NETWORK  PADA  KLASIFIKASI  RETINOPATI DIABETES,” vol. 9, no. 2, pp. 141–150, 2019, doi: 10.17933/jppi.2019.090205.
[9] G. A. S. Tri Asruti, “Analisis Citra Penyakit Diabetic Retinopathy Berdasarkan Algoritme Jaringan Syaraf Tiruan,”  J. Rekayasa Sist. dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 2, pp. 201–209, 2020.
[10]  R. Tyasnurita and A. Y. M. Pamungkas, “Deteksi Diabetik Retinopati menggunakan Regresi Logistik,” Ilk. J. Ilm., vol. 12, no. 2, pp. 130–135, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.578.130-135.
[11]  P. Subarkah, M. M. Abdallah, and S. O. N. Hidayah, “Komparasi Akurasi Algoritme CART Dan Neural Network Untuk Diagnosis  Penyakit  Diabetes  Retinopathy,”  CogITo  Smart  J.,  vol.  7,  no.  1,  pp.  121–134,  2021,  doi: 10.31154/cogito.v7i1.304.121-134.
[12]  M. S. Patil, S. Chickerur, C. Abhimalya, and A. Naik, “ScienceDirect E ff ective Deep Learning Data Augmentation Techniques  for  E  ff  ective  Deep  Learning  Data  Augmentation  Techniques  for  Diabetic  Retinopathy  Classification Diabetic  Retinopathy  Classification,”  Procedia  Comput.  Sci.,  vol.  218,  pp.  1156–1165,  2023,  doi: 10.1016/j.procs.2023.01.094.
[13]  S. K. R. Meruva, V. G. S. Tulasi, N. Vinnakota, and V. Bhavana, “Risk Level Prediction of Diabetic Retinopathy based on Retinal Images using Deep Learning Algorithm,” Procedia Comput. Sci., vol. 215, no. 2022, pp. 722–730, 2022, doi: 10.1016/j.procs.2022.12.074.
[14]  M. R. Islam et al., “Applying supervised contrastive learning for the detection of diabetic retinopathy and its severity levels  from  fundus  images,”  Comput.  Biol.  Med.,  vol.  146,  no.  April,  p.  105602,  2022,  doi: 10.1016/j.compbiomed.2022.105602.
[15]  A. Mohanarathinam, C. S. Manikandababu, N. B. Prakash, and G. R. Hemalakshmi, “Diabetic Retinopathy Detection and Classification using Hybrid Multiclass SVM Classifier and Deeplearning Techniques,” vol. 71, no. 3, pp. 891–903, 2022.
[16]  A.  E.  Minarno  et  al.,  “Classification  of  Diabetic  Retinopathy  Disease  Using  Convolutional  Neural  Network,”  Int.  J. Informatics Vis., vol. 6, no. 1, pp. 12–18, 2022.
[17]  H. N. Huynh, M. T. Do, G. T. Huynh, A. T. Tran, and T. N. Tran, “Classification of Stages Diabetic Retinopathy Using MobileNetV2 Model,” vol. 4, pp. 147–135, 2022, doi: 10.29007/h46n.
[18]  C. Priyadharsini, J. Jeyapriya, R. Jagadeesh Kannan, G. Bharadwaja Kumar, and T. Prasad Sakriki, “Classification of Diabetic  Retinopathy using  Residual  Neural  Network,”  IOP  Conf.  Ser.  Mater.  Sci.  Eng., vol.  925,  no.  1,  2020,  doi: 10.1088/1757-899X/925/1/012033.
[19]  L. Dai et al., “A deep learning system for detecting diabetic retinopathy across the disease spectrum,” Nat. Commun., vol. 12, no. 1, 2021, doi: 10.1038/s41467-021-23458-5.
[20]  M. Sewak, R. Karim, and P. Pujari, Practical Convolutional Neural Networks. Mumbai: Pack Publishing, 2018.
[21]  R. Rokhana et al., “Convolutional Neural Network untuk Pendeteksian Patah Tulang Femur pada Citra Ultrasonik B– Mode,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf., vol. 8, no. 1, p. 59, 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i1.491.
[22]  M.  O.  Khairandish,  M.  Sharma,  V.  Jain,  J.  M.  Chatterjee,  and  N.  Z.  Jhanjhi,  “A  Hybrid  CNN-SVM  Threshold Segmentation Approach for Tumor Detection and Classification of MRI Brain Images,” Innov. Res. Biomed. Eng., vol. 43, no. 4, pp. 290–299, 2022, doi: 10.1016/j.irbm.2021.06.003.
[23]  M. Gaderzadeh, M. Aria, A. Hosseini, F. Asadi, D. Bashas, and H. Abdolgasemi, “A fast and efficient CNN model for B-ALL diagnosis and its subtypes classification using peripheral blood smear images,” Int. J. Intell. Syst., vol. 37, no. 8, pp. 5113–5133, 2022.
[24]  D.  Sarwinda,  R.  H.  Paradisa,  A.  Bustamam,  and  P.  Anggia,  “Deep  Learning  in  Image  Classification  using  Residual Network (ResNet) Variants for Detection of Colorectal Cancer,” Procedia Comput. Sci., vol. 179, no. 2019, pp. 423–431, 2021, doi: 10.1016/j.procs.2021.01.025.
[25]  A. Victor Ikechukwu, S. Murali, R. Deepu, and R. C. Shivamurthy, “ResNet-50 vs VGG-19 vs training from scratch: A comparative analysis of the segmentation and classification of Pneumonia from chest X-ray images,” Glob. Transitions Proc., vol. 2, no. 2, pp. 375–381, 2021, doi: 10.1016/j.gltp.2021.08.027.
[26]  K. Tandon, “Diabetic Retinopathy Datasets,” Kaggle, 2021. https://www.kaggle.com/datasets/kushagratandon12/diabetic-retinopathy-balanced (accessed Jan. 02, 2023).
[27]  M. Elgendy, Deep Learning for System Vision. Wasington DC: Maning, 2019.
[28]  Tensorflow, “Utilies for Image
Preprocessing
and Augmentatio,”
Tensorflow,
2022. https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/preprocessing/image (accessed Jan. 10, 2023).
[29]  F.  H.  Syahrul  and  P.  S.  Sasongko,  “Penerapan  Convolutional  Neural  Network  Untuk  Klasifikasi  Tingkat  Keparahan Retinopati Diabetik Pada Penderita Diabetes Melitus,” J. Masy. Inform., vol. 13, no. 1, pp. 1–13, 2022.