## Deteksi Lesi Pra-Kanker Serviks Pada Citra Kolposkopi Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Arsitektur YOLOv7
Fatihani Nurqolbiah 1 , Siti Nurmaini 2,* , Tommy Saputra 3
1 Magister Ilmu Komputer, Faculty of Computer Science, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia
2 Intelligent System Research Group, Faculty of Computer Science, Universitas Sriwijaya, Palembang, Indonesia
3 USS Artificial Intelligence Research Group, Faculty of Computer Science, Universitas Sumatera Selatan, Palembang, Indonesia
Email: 1 09012682226008@students.ilkom.unsri.ac.id, 2, * siti_nurmaini@unsri.ac.id, 3 tommysaputra@uss.ac.id Email Penulis Korespondensi: siti_nurmaini@unsri.ac.id Submitted: 14/12/2023 ; Accepted: 26/12/2023 ; Published: 29/12/2023
Abstrak –Deteksi lesi prakanker serviks sangat penting dalam diagnosa  dan analisis pada  citra  medis.  Karena pengamatan kelemahan pegamantan secara visual, sehingga dibutuhkan deteksi berbasis komputer.  Dalam penelitian ini diusulkan model deteksi lesi prakanker serviks menggunakan Convolutional Neural Network dengan arsitektur YOLOv7 yang dapat mendeteksi lesi prakanker serviks secara akurat.  Data  yang digunakan berupa data  citra kolposkopi sebanyak 913 data dari 200 kasus. Dataset  yang  dugankan  dibagi  menjadi  data  pelatihan  dan  pengujian.  Penelitian  menghasilkan  model  deteksi  untuk  lesi prakanker serviks. Model  mencapai  mAP 91,9%, presicion 87,7%, recall 96%,  dan F1-score 93%.  Penelitian  menunjukkan kinerja YOLOv7 menunjukkan kemampuan model untuk mendeteksi lesi prakanker secara akurat.
Kata Kunci: Deteksi; Pra-Kanker Serviks; Kolposkopi; Convolutional Neural Network; YOLOv7
Abstract– Pre-cancerous cervical lesions detection is crucial in the diagnosis and analysis of medical images. Because visual observations are weak, computer-based detection is needed. This research proposes a pre-cancerous cervical lesion detection model using a Convolutional Neural Network with the YOLOv7 architecture, capable of accurately detecting these lesions. The data used was 913 colposcopy image data from 200 cases. The dataset is divided into training and testing data, resulting in a detection model for pre-cancerous cervical lesions. The model achieves an mAP of 91.9%, precision of 87.7%, recall of 96%,  and  an  F1-score  of  93%.  The  study  demonstrates  that  the  performance  of  YOLOv7  indicates  the  model's  ability  to accurately detect pre-cancerous lesions in the cervix.
Keywords : Detection; Cervical Pre-Cancer; Colposcopy; Convolutional Neural Network; YOLOv7

## 1. PENDAHULUAN
Kecerdasan  Buatan (AI) adalah  bagian dari  ilmu komputer yang  berkonsentrasi pada pengembangan perangkat lunak  dan  perangkat  keras  yang  dapat  meniru  kemampuan  berpikir  manusia  [1].  Penerapan  AI  mencakup penyelesaian  masalah  dalam  berbagai  konteks  seperti  aplikasi  bisnis  [2],  robotika,  bahasa  alami,  matematika, game, pemrosesan informasi, diagnosis medis, teknik, analisis keuangan, analisis sains, dan penalaran.
Salah satu cabang AI yang sering digunakan untuk mengatasi berbagai masalah adalah Machine Learning (ML). ML memudahkan eksplorasi data dengan berbagai teknik tertentu [3]. Algoritma ML juga banyak digunakan untuk  memecahkan  berbagai  masalah, seperti diagnosis objek seperti  mendeteksi penyakit, dengan akurasi dan kecepatan lebih tinggi dari pada manusia [4].
Deteksi Objek (Object Detection) merupakan salah satu metode dalam pengolahan citra (image processing) dan  penglihatan  komputer, objek  deteksi  atau  deteksi  objek  bertujuan  untuk  mengenali  dan  menemukan  lokasi objek tertentu pada gambar atau video [5]. Algoritma deep learning seperti CNN biasanya digunakan dalam teknik deteksi  objek..  Algoritma  CNN  banyak  digunakan  oleh  para  peneliti  dalam  menganalisis  suatu  objek,  sebab algoritma ini telah diklaim sebagai model terbaik dalam menyelesaikan permasalahan pengenalan objek [6].
You  Only  Look  Once  (YOLO)  adalah  model  deep  learning  yang  digunakan  untuk  mendeteksi  objek. Algoritma ini dirancang untuk deteksi objek secara real-time. YOLO menggunakan klasifikator atau lokasi yang dapat digunakan kembali untuk mendeteksi [7]. Objek dapat diidentifikasi pada gambar dengan menerapkan model dengan  variasi  lokasi dan skala. Area pada gambar yang  menerima skor tertinggi dianggap sebagai objek  yang terdeteksi.
Lesi pra-kanker serviks memerlukan waktu hampir satu dekade untuk berubah menjadi kanker, dan deteksi dini menjadi kunci penyembuhan [8]. Kolposkopi, sebuah teknik deteksi dini kanker serviks, menggunakan alat untuk melihat kondisi leher rahim rahim yang tidak normal untuk analisis pengamatan visual. Karena kelemahan pengamatan visual, hasil yang dihasilkan menjadi tidak akurat, sehingga diperlukan suatu sistem deteksi otomatis berbasis komputer untuk mengurangi kemungkinan kesalahan pada.  Faktor keakuratan  sistem pengolahan citra bergantung  pada  analisis  citra  pap  smear.  Analisis  citra  mengarah  pada  cara  mengetahui  tingkat  keganasan  sel abnormal yang dapat diwakili oleh fitur yang dihitung dari nukleus dan sitoplasma yang tersegmentasi, misalnya, rasio  nukleus-sitoplasma  atau  fitur  tekstur  yang  terkait  dengan  penyimpangan  pola  kromatin  [9].  Kolposkopi adalah tes diagnostik yang digunakan untuk mengevaluasi displasia vagina, vulva, dan serviks [10]. Deteksi dini kanker serviks dapat dilakukan dengan tes kolposkopi. Kolposkopi termasuk penilaian visual dari sistem saluran genital bagian bawah (serviks, vulva dan vagina), terutama untuk penampilan metaplastik epitel, terdiri dari zona transformasi pada serviks [11].
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7152
Karena kelemahan pengamatan visual, hasil yang dihasilkan menjadi tidak akurat, sehingga diperlukan suatu sistem  deteksi  otomatis berbasis  komputer untuk  mengurangi  kemungkinan  kesalahan pada.  Faktor keakuratan sistem pengolahan citra bergantung pada analisis citra pap smear. Analisis citra mengarah pada cara mengetahui tingkat keganasan sel abnormal yang dapat diwakili oleh fitur yang dihitung dari nukleus dan sitoplasma yang tersegmentasi, misalnya, rasio nukleus-sitoplasma atau fitur tekstur yang terkait dengan penyimpangan pola kromatin[12]. Deep Learning memiliki keuntungan dalam membangun arsitektur yang mendalam  untuk  mempelajari  informasi  yang  lebih  abstrak.  Sifat  terpenting  dari  metode  pembelajaran mendalam  adalah  bahwa  metode  ini  dapat  secara  otomatis  mempelajari  representasi  fitur  sehingga menghindari banyak rekayasa yang memakan waktu [13]
Penelitian mengenai kanker serviks dalam beberapa tahun terakhir banyak berkembang. Namun, penelitian banyak  menggunakan  gambar  sel  (pap  smear)  [14][15],    dan  test  IVA  [16][17]  namun  sangat  sedikit  yang menggunakan citra kolposkopi.
Seperti yang dilakukan oleh [18] [19] [20] dengan metode  machine learning mengusulkan model jaringan deteksi lesi serviks berdasarkan jaringan syaraf konvolusi yang dalam (CNN)   dapat mengolah data citra medis dengan  baik.  Namun,  setiap  penelitian  masih  memiliki  kekurangan,  yaitu  membutuhkan  kemampuan  filter convolutional  layer  untuk  meningkatkan  tepi  daerah  acetowhite  dan  menambahkan  tekstur  di  dalam  daerah acetowhite untuk meningkatkan akurasi kinerja model. Maka dari itu pada penelitian ini akan dilakukan mengenai deteksi Lesi Pra-kanker Serviks pada citra kolposkopi menggunakan metode CNN dengan arsitektur YOLOv7 .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  yang  dilakukan  digambarkan  dalam  kerangka  kerja  penelitian.  Secara  ringkas  metodologi  dalam penyusunan  penelitian  ini  terdiri  dari  persiapan  data,  pra-pengolahan  data,  pembangunan  model  CNN,  analisis hasil, evaluasi hasil serta penarikan kesimpulan. Pada proses pra-pengolahan data dilakukan agar dapat dilakukan analisis  dengan  cara  memproses  pra-pengolahan  data  sebelum  dilakukan  ke  tahap  selanjutnya.  Kemudian keseluruhan data di Splitting menjadi 80% Training dan 20% testing dan dilakukan proses training menggunakan arsitektur  YOLO.  Adapun  tahapan  penyelesaian  penelitian  Tesis  ini  adalah  bagaimana  sistem  menyelesaikan masalah deteksi antara kelas normal dan abnormal yang terjadi pada kanker serviks.

## 2.2 Kerangka Kerja
Sistem  deteksi  kanker  serviks  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  diuraikan  dalam  beberapa  tahapan  proses. Tahapan-tahapan tersebut sesuai dengan kerangka kerja yang dirancang, sehingga proses yang dilalui terstruktur dan  penyusunan  tesis  ini  pun  sesuai  mengikuti  alur  kerja.  Proses  tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini digambarkan melalui gambar 1, terdiri dari proses persiapan data, pra-pengolahan data, pengklasifikasian citra pap smear, evaluasi hasil, analisis hasil dan terakhir penarikan kesimpulan.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
1. Persiapan Data
Pada tahap ini, akan dibahas mengenai persiapan data yang akan digunakan oleh penulis. Dataset yang akan digunakan  berasal  IARS  (International  Agency  for  Research  for  Cancer)  Cervical  Cancer  Image  Bank  dan terdiri dari hasil test kolposkopi dengan total gambar sebanyak 913 dari 200 kasus. Data ini dikelompokkan menjadi dua kelas yaitu normal dan abnormal. Kelas normal berjumlah 157 data dan kelas abnormal sebanyak
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7152
756 data. Contoh data citra kolposkopi yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 4 yang menunjukan  citra  kolposkopi  normal  (gambar  a)  dan  citra  kolposkopi  abnormal  (gambar  b).  Berdasarkan gambar  ini, perbedaan  yang dapat dilihat adalah  adanya perubahan warna dan tekstur pada wilayah serviks pada citra kolposkopi
(a) (b)
Gambar 2. Contoh Gambar Citra Kolposkopi (a) citra kolposkopi normal (b) citra kolposkopi abnormal
Pada  gambar diatas  kondisi  normal, gambar kolposkopi  akan  menunjukkan  lesi dengan warna  merah  muda hingga merah tua, pola pembuluh darah yang teratur, dan epitel yang rata. Saat menggunakan cuka, jaringan normal  mungkin  menunjukkan  perubahan  warna  sementara.  Sebaliknya,  pada  gambar  citra  kolposkopi abnormal, dapat terlihat  lesi putih (asap) atau berawan setelah pemaparan cuka, pembuluh darah  yang tidak teratur,  dan  perubahan  warna  atau  pola  epitel  yang  mencolok.  Batas  antara  jaringan  abnormal  dan  normal mungkin kabur, dan ada kemungkinan adanya area dengan warna yang berbeda atau pertumbuhan tidak teratur. Perlu  dicatat  bahwa  interpretasi  gambar  kolposkopi  membutuhkan  keahlian  klinis  yang  kuat,  dan  diagnosis akhir sering memerlukan tindakan lanjutan, seperti biopsi, untuk konfirmasi yang lebih pasti. Hanya melalui evaluasi  oleh  profesional  kesehatan  yang  berpengalaman,  kita  dapat  memahami  secara  mendalam  hasil kolposkopi dan mengarahkan langkah-langkah pengelolaan yang sesuai.
2. Preprocessing
Proses  pra-pengolahan  data  ini  dapat  membantu  proses  latih  pata  model  yang  dibangun  pada  penelitian  ini sehingga diharapkan mendapatkan output yang baik dalam menganalisis data sesuai dengan kebutuhan yang diinginkan. Pada pengolahan gambar, tahap awal yang dilakukan adalah pre-processing data. Tujuannya adalah untuk mengubah bentuk data gambar asli agar lebih mudah diolah oleh algoritma pengolahan gambar. Dengan melakukan  pre-processing  data  pada  pengolahan  gambar,  gambar  akan  lebih  mudah  dan  akurat  dalam dianalisis,  sehingga  memberikan  informasi  yang  lebih  baik  bagi  pengguna.  Tahapan  dari  proses  pra- pengolahan data pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 5 berikut.
Gambar 3. Tahapan pra-pengolahan Data
a. Resize Gambar
Metode yang diterapkan untuk mengubah ukuran gambar tanpa menghapus sebagian kecil dan mengekstrak elemen  penting  dari  gambar  yang  sedang  diproses  disebut  dengan  resize.  Perubahan  ukuran  gambar merupakan  proses  mengubah  ukuran  dimensi  lebar  dan  tinggi  pada  gambar.  Pada  tahap  ini  mengubah ukuran semua gambar yang sebelumnya berbeda menjadi ukuran yang sama, yaitu 800 × 600 piksel. Ukuran gambar  ini  dipilih  karena  sesuai  dengan  spesifikasi  yang  dibutuhkan  pada  tahap  selanjutnya,  yaitu memberikan label pada setiap gambar. Hal ini dilakukan sebagai salah satu contoh untuk memberikan hasil kinerja yang baik pada penelitian ini.
b. Anotasi Label
Annotation Label adalah sebuah teknik pemberian label pada data gambar struktur jantung. Pada tahapan ini  melakukan  proses  penglabelan  daerah  serviks  citra  kolposkopi  pada  kelas  normal  dan  abnormal mengunakan  data  yang  telah  dilah  sebelumnya.  Untuk  data  normal  kelasnya  satu  digunakan  adalah Columnar dan data abnormal terdapat dua kelas yaitu Columnar dan Lesi. Proses penambahan label pada gambar ini dilakukan secara manual dengan menggunakan bantuan library python labelme. Label ini akan digunakan sebagai inputan pada saat tahap pelatihan dan pengujian pada proses pengolahan gambar. Hasil yang didapatkan pada proses  annotation  label  ini  berupa  label dengan  format (json). Berikut  merupakan proses annotation label yang dilakukan dapat dilihat pada gambar 6 merepresentasikan proses annotation label pada kelas normal dan pada gambar 7 merepresentasikan proses annotation label abnormal dibawah ini.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7152
Gambar 4. Annotation label normal
Gambar 5. Annotation label abnormal
c. Convert data
Dalam  tahap  ini  file  yang  awalnya  memiliki  label  dengan  format  coco  (Json)  akan  di  convert  kedalam bentuk format text (txt). Format data YOLO yang asli digunakan dalam bentuk file teks atau txt, sehingga data harus diubah atau di- convert menjadi file txt agar dapat dibaca dan diproses oleh algoritma pelatihan YOLO.  Selain  itu,  file  txt  juga  lebih  mudah  untuk  dimanipulasi  dan  diakses  oleh  program-program pelatihan YOLO. Dalam file txt tersebut akan terdapat informasi mengenai letak objek dalam gambar dan label objek tersebut. Sehingga, format file txt sangat penting dalam proses pelatihan model deteksi objek menggunakan algoritma YOLO. Format txt pada YOLO terdiri dari beberapa baris, di mana setiap baris merepresentasikan sebuah objek yang terdeteksi pada gambar.
3. Spliting Data
Dalam tahap ini, gambar hasil label yang sudah diberikan akan dipecah menjadi tiga folder yang terdiri dari data train, data testing dan data unseen. Pembagian data training dan data testing tersebut dilakukan dengan ukuran yang telah ditentukan, yaitu masing-masing 80% dan 20%. Sebaran dataset yang digunakan pada proses training dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Citra Kolposkopi Data Pelatihan Data Pengujian Normal 105 27 Abnormal 545 136 Total 650 167
Dari tabel 1 diatas data training sebanyak 650 data yang terdiri dari 105 data dari kelas normal dan 545 data dari kelas abnormal. Sebaran dataset yang digunakan pada proses testing dapat dilihat pada tabel 1. Sedangkan untuk data berjumlah 163 data yang terdiri dari 27 data dari kelas normal dan 136 data dari kelas abnormal. 4. Object Detection YOLO
Pada deteksi objek YOLO, gambar input dibagi menjadi  grid cell  yang merupakan bagian dari gambar yang digunakan untuk  memprediksi kotak pembatas (bounding  box)  yang  berisi  lokasi kemungkinan objek.  Grid cell  bertanggung  jawab untuk mendeteksi objek pada area yang terdapat  pada  grid cell  tersebut. Kemudian, untuk setiap grid cell, model akan menghasilkan beberapa kotak pembatas yang disebut dengan  anchor box, yang digunakan untuk menandai kemungkinan lokasi objek. Selanjutnya, model akan memprediksi kelas objek yang terdapat dalam setiap anchor box beserta dengan koordinat dan nilai confidence score dari objek tersebut. Output dari proses deteksi objek adalah kotak pembatas dari objek yang terdeteksi berserta dengan label objek dan nilai confidence score.
a. Backbone Structure
Backbone pada deep learning adalah arsitektur jaringan yang terdiri dari beberapa lapisan konvolusi dan penggabungan fitur (feature merging) yang bertujuan untuk mengekstrak informasi yang relevan dari input dan  menghasilkan  representasi  yang  semantik  dari  input  tersebut.  Representasi  semantik  ini  kemudian digunakan  untuk  melakukan  tugas  tertentu  seperti  klasifikasi,  segmentasi,  atau  deteksi  objek.  Backbone sering digunakan dalam deep learning untuk memproses input berupa data gambar atau video, namun dapat juga digunakan untuk  memproses data lain  seperti teks atau suara. Arsitektur backbone  yang  baik harus mampu mengoptimalkan keseimbangan antara akurasi dan kecepatan proses, serta dapat diadaptasi untuk berbagai jenis tugas pengolahan data.
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7152
Backbone pada YOLO (You Only Look Once) bertanggung  jawab untuk mengekstrak fitur dari gambar dan menghasilkan representasi semantik dari gambar yang akan digunakan untuk melakukan deteksi objek. Representasi semantik ini biasanya berupa matriks atau tensor yang merepresentasikan fitur-fitur penting dari gambar yang berkaitan dengan objek. Dalam YOLO, proses deteksi objek dilakukan pada setiap grid cell pada gambar. Backbone akan mengekstrak fitur- fitur dari seluruh gambar, kemudian hasil ekstraksi fitur tersebut akan dibagi-bagi untuk setiap grid cell. Hal ini memungkinkan YOLO untuk mengidentifikasi objek pada setiap grid cell secara independen, sehingga proses deteksi objek dapat dilakukan secara paralel dan lebih efisien.
Pada penelitian ini akan menggunakan YOLOv7 yang mana menggunakan backbone berupa CSPDarknet- 53. CSPDarknet-53 adalah arsitektur model CNN (Convolutional Neural Network) yang digunakan sebagai bagian  dari  model  deteksi  objek  YOLO  (You  Only  Look  Once).  CSPDarknet53  adalah  evolusi  dari arsitektur  Darknet-53  yang  digunakan  pada  Yolov3.  Arsitektur  ini  terdiri  dari  53  lapisan  konvolusi (convolutional  layer)  yang  saling  terhubung  dan  diorganisir  dalam  struktur  residual  block  yang  disebut Cross Stage Partial (CSP) block. Fitur ini kemudian akan diolah  lebih  lanjut pada bagian Head network untuk memprediksi bounding box dan kelas objek yang ada pada gambar. CSPDarknet53 mengintegrasikan konsep partial channel connection yang membuatnya lebih efisien dalam memproses informasi pada setiap blok dan menghasilkan akurasi yang lebih baik dalam deteksi objek.
b. Proses Training
Proses training pada penelitian ini akan melatih algoritma CNN dengan menggunakan Arsitektur YOLO pada  dataset  yang  sudah  dipersiapkan.  Data  yang  digunakan  merupakan  data  yang  telah  selesai  melalui tahap  Pre-Processing  data  sebelum  masuk  ke  tahap  training.  Penerapan  tuning  pada  model  ini  berfokus pada  hyperparameter  dan  model  dari  YOLO  yang  digunakan.  Tuning  dilakukan  bertujuan  untuk meningkatkan  performa  dari  model  yang  dibuat  berdasarkan  parameter-parameter  yang  di  uji  coba menggunakan data yang sudah diolah. Pada penelitian kali ini, data akan di uji menggunakan model dan YOLOv7 dengan backbone yang terdapat pada tiap pre-trained model YOLO yang digunakan.
c. Proses Validasi dan Evaluasi
Setelah  melakukan  penelitian  terhadap  pembuatan  Model  Deep  Learning,  diperlukan  tahap  validasi  dan evaluasi untuk mengetahui seberapa  bagus performa  Model Deep Learning  yang sudah dibuat. Evaluasi dalam object detection adalah proses untuk mengukur kinerja model deteksi objek dalam mengenali dan menentukan lokasi objek pada suatu gambar. Ada beberapa metrik evaluasi yang digunakan dalam object detection seperti mAP, F1 score, Precision, Recall  dan Confusion Matrix digunakan pada YOLO object detection  untuk mengukur performa dan keakuratan  model.  Evaluasi digunakan untuk mengukur kinerja model  deteksi  objek  pada  berbagai  dataset.  Kinerja  model  yang  baik  pada  dataset  yang  digunakan menunjukkan bahwa model tersebut dapat digunakan dengan baik pada kasus-kasus praktis di dunia nyata.
a) Mean Average Precision
Mean Average Precision (mAP) adalah ukuran evaluasi yang menghitung rata-rata dari nilai AP pada seluruh kelas objek yang ada. mAP memberikan gambaran keseluruhan tentang kinerja model deteksi objek  pada  berbagai  kelas  objek.  mAP  menghitung  rata-rata  precision  pada  berbagai  tingkat  recall. Presisi mengukur seberapa akurat model dalam mengenali objek, sedangkan recall mengukur seberapa banyak  objek  yang  dapat  dikenali  oleh  model.  mAP  digunakan  untuk  mengukur  akurasi  secara keseluruhan  pada  berbagai  tingkat  threshold  deteksi.  Adapun  rumus  untuk  menghitung  mAP menggunakan persamaan sebagai berikut:
mAP = (AP1+AP2+⋯.+APn) n (1)
Keterangan: N = jumlah total kelas AP = Average Precision pada setiap kelas mAP merupakan metrik evaluasi yang umum digunakan dalam object detection untuk mengukur kinerja model.  mAP  dihitung  berdasarkan  nilai  AP  dari  masing-masing  kelas  objek.  AP  dihitung  dengan memplot  precision-recall  curve  dari  hasil  prediksi  model  dan  menghitung  luas  area  di  bawah  kurva tersebut. Precision-recall curve  menunjukkan trade-off antara precision dan recall pada berbagai nilai threshold untuk mendeteksi objek. Lalu mAP dihitung dengan mengambil rata-rata dari AP untuk semua kelas  objek  yang  ada  pada  dataset.  Oleh  karena  itu,  semakin  besar  nilai  mAP,  semakin  baik  kinerja model dalam mendeteksi objek pada dataset yang diberikan.
b) F1 Score
F1 Score adalah salah satu metrik evaluasi dalam  machine learning  yang digunakan untuk mengukur seberapa baik model dalam mengkombinasikan precision dan recall. F1 Score mencoba untuk mencari keseimbangan antara precision dan recall, sehingga dapat memberikan gambaran keseluruhan tentang kinerja model pada dataset yang digunakan. F1 Score dihitung dari harmonic mean antara precision dan recall. Rumus untuk menghitung F1 Score adalah sebagai berikut:
F1 Score = 2×(precision×recall)
(precision+recall) (2)
F1 Score memiliki rentang  nilai antara 0 hingga  1, dimana  nilai 1  menunjukkan kinerja  model  yang sempurna dan nilai 0 menunjukkan kinerja model yang sangat buruk. F1 Score sering digunakan dalam kasus-kasus di mana kelas positif dan negatif pada dataset tidak seimbang (imbalanced). Dalam  kasus seperti  ini,  F1  Score  dapat  memberikan  gambaran  yang  lebih  baik  tentang  kinerja  model  daripada accuracy karena accuracy tidak dapat menangani ketidakseimbangan kelas pada dataset.
c) Precision
Precision adalah salah satu metrik evaluasi dalam  machine  learning  yang digunakan untuk mengukur seberapa akurat model dalam mengklasifikasikan data positif. Precision mengukur rasio antara jumlah prediksi benar positif (TP) dengan jumlah prediksi positif yang dilakukan oleh model (True Positive + False Positive). Dalam kata lain, precision mengukur persentase dari data yang diklasifikasikan sebagai positif  oleh  model  yang  benar-benar  positif.  Precision  sangat  penting  dalam  tugas-tugas  di  mana klasifikasi  positif  sangat  penting,  seperti  dalam  diagnosis  medis.  Precision  dapat  dihitung  dengan menggunakan rumus berikut:
Precision = TP
TP+FP (3)
Dimana TP adalah jumlah prediksi benar positif (True Positive) dan FP adalah jumlah prediksi salah positif (False Positive).
d) Recall
Recall  adalah  salah  satu  metrik  evaluasi  dalam  machine  learning  yang  digunakan  untuk  mengukur seberapa baik model dalam menemukan kembali data yang benar-benar positif (TP) pada dataset yang digunakan. Recall juga dikenal sebagai sensitivity atau true positive rate (TPR). Recall mengukur rasio antara jumlah prediksi benar positif (TP) dengan jumlah data positif yang sebenarnya. Dengan kata lain, recall mengukur persentase dari data positif yang diklasifikasikan oleh model sebagai positif. Rumus untuk menghitung recall adalah sebagai berikut:
Recall = TP TP+FN (4)
Dimana TP adalah jumlah prediksi benar positif (True Positive) dan FN adalah jumlah prediksi salah negatif (False Negative).
e) Confusion Matrix
Confusion matrix adalah sebuah htabel yang digunakan untuk mengevaluasi performa model machine learning  dengan  membandingkan  prediksi  model  dengan  hasil  yang  sebenarnya.  Confusion  matrix terdiri  dari  empat  jenis  nilai  yaitu  TrueePositive  (TP),  True  Negative  (TN),  False  Positive  (FP),  dan False Negative (FN). TP adalah jumlah prediksi benar positif (model memprediksi positif dan benar), TN  adalah  jumlah  prediksi  benar  negatif  (model  memprediksi  negatif  dan  benar),  FP  adalah  jumlah prediksi  salah  positif  (model  memprediksi  positif  tetapi  sebenarnya  negatif),  dan  FN  adalah  jumlah prediksi salah negatif (model memprediksi negatif tetapi sebenarnya positif). Confusion matrix biasanya digunakan dalam tugas-tugas klasifikasi biner, yaitu di mana model diminta untuk memprediksi antara dua kelas, seperti antara kelas positif dan negatif, benar atau salah, atau ya atau tidak. Namun, confusion matrix  juga  dapat  digunakan  dalam  tugas-tugas  klasifikasi  multi-kelas  (kelas  lebih  dari  2),  di  mana setiap kelas dianggap sebagai positif dan kelas-kelas lainnya sebagai negatif.
Gambar 6. Contoh Confusion Matrix
Dapat dilihat pada gambar 6 contoh Confusion matrix menunjukkan jumlah prediksi yang benar (true positive dan true negative) dan jumlah prediksi yang salah (false positive dan false negative) pada setiap kelas objek.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini melakukan pengujian dengan melakukan object detection dengan menggunakan  pre-trained model dan hyperparameter dari masing-masing model. Output dari hasil pengujian model ini akan menghasilkan Metrics evaluation  yang  terdiri  dari  Mean  Average  Precision  (mAP),  F1  Score,  Precision,  dan  Recall.  Perhitungan performa model diperlukan untuk membandingkan dan mencari hasil terbaik dari model yang telah diuji.
Proses  penelitian  deteksi  objek  ini  menggunakan  arsitektur  YOLO  yaitu  YOLOv7  dengan  pre-trained model pada masing-masing arsitektur berupa YOLOv7, YOLOv7x, YOLOv7-w6, YOLOv7-e6, YOLOv7-d6, dan YOLOv7- e6e sehingga akan menghasilkan 6 model yang berbeda. Pada tahap ini juga akan membahas hasil dari model yang sudah di training dengan menggunakan nilai dari metrics evaluation yang didapat. Tahap ini juga akan menampilkan hasil predict dan perbandingan masing-masing model untuk mencari hasil model yang terbaik.
Kami  melakukan  proses  pengujian  model  YOLOv7  menggunakan  Backbone  CSPDarknet-53  dengan hyperparameter yang digunakan yaitu Epoch sebesar 300, batch size sebesar 16, dan learning rate sebesar 0,0001. Berdasarkan percobaan ini, evaluasi akan menghasilkan nilai berupa  Mean Average Precision (mAP), F1 score, precision, recall, dan confusion matrix. Untuk output dari hasil pengujian model YOLOv7 ini dapat dilihat pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil dari YOLOv7 Model Precision  Recall F1-score mAP50 YOLOv7 0,819 0,92 0,89 0,908 YOLOvx 0,876 0,89 0,84 0,855 YOLOv7-w6 0,834 0,96 0,90 0,919 YOLOv7-e6 0,812 0,801 0,93 0,810 YOLOv7-d6 0,877 0,809 0,806 0,815 YOLOv7-e6e 0,869 0,801 0,93 0,832
Dalam tabel diatas analisis performa berbagai versi YOLO (You Only Look Once) pada dataset yang diukur dengan  metrik  Precision,  Recall,  F1-score,  dan  mAP50,  terdapat  perbedaan  signifikan  antara  model-model tersebut. YOLOv7 mencapai tingkat Precision yang tinggi sebesar 0,819, tetapi memperoleh Recall dan F1-score yang lebih tinggi dibandingkan dengan YOLOvx yang mencapai 0,92 dan 0,89 secara berturut-turut. Meskipun YOLOvx memiliki nilai Precision yang lebih tinggi, F1-score yang lebih rendah menunjukkan adanya trade-off antara Precision dan Recall.
YOLOv7-w6 menunjukkan hasil yang konsisten dengan nilai Precision, Recall, dan F1-score yang tinggi sebesar 0,834, 0,96, dan 0,90 secara berturut-turut, menandakan kemampuan model untuk mengenali objek dengan baik.  YOLOv7-e6e  juga  menunjukkan  performa  yang  baik  dengan  nilai  F1-score  sebesar  0,93,  walaupun  nilai Recall  dan  mAP50  yang  lebih  rendah.  Namun,  YOLOv7-e6  dan  YOLOv7-d6  menunjukkan  trade-off  antara Precision,  Recall,  dan  F1-score.  YOLOv7-d6  mencapai  nilai  Precision  yang  tinggi  sebesar  0,877,  tetapi mengorbankan  Recall  dan  F1-score,  sedangkan  YOLOv7-e6  memiliki  nilai  Recall  yang  tinggi  sebesar  0,801, namun  Precision  yang  lebih  rendah.  Secara  umum,  analisis  menunjukkan  bahwa  setiap  versi  YOLO  memiliki kekuatan dan kelemahan masing-masing. Pengembang dapat memilih model berdasarkan kebutuhan spesifik tugas deteksi objek. Hasil ini menunjukkan bahwa YOLOv7 memiliki potensi besar untuk deteksi lesi prakanker serviks. Selanjutnya hasil prediksi YOLOv7 dapat dilihat pada gambar 6 berikut ini:
(a) (b)
Gambar 7. Hasil Prediksi (a) kelas columnar (b) lesi dan columnar
Dapat disimpulkan dari hasil predict pada 7 model yang telah diatih diatas. Model dapat melakukan predict dengan cukup akurat dan presisi, dikarenakan hasil mAP yang dihasilkan tinggi dan baik serta hasil prediksi dari arsitektur YOLOv7 sudah sesuai dengan penentuan kelas.

## 4. KESIMPULAN
Diagnosa  lesi prakanker serviks  yang cepat dan akurat  membutuhkan  model  yang  handal dalam  deep  learning. Penelitian  menunjukkan  kinerja  YOLOv7  menunjukkan  kemampuan  model  untuk  mendeteksi  lesi  prakanker secara akurat dan dapat disimpulkan bahwa YOLOv7-w6 menonjol dengan nilai tertinggi pada parameter Recall (0,96)  dan  mAP50  (0,919).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  YOLOv7-w6  memiliki  kemampuan  yang  sangat  baik
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7152
dalam mengidentifikasi dan mendeteksi objek target dengan tingkat keakuratan yang tinggi. Di sisi lain, YOLOvx juga memberikan performa yang baik dengan nilai Precision tertinggi (0,876), menunjukkan kemampuan model untuk menghindari kesalahan positif. YOLOv7 dan YOLOv7-e6 juga menunjukkan kinerja yang solid dengan F1- score di sekitar 0,89, sementara YOLOv7-e6e menonjol dengan nilai F1-score tertinggi (0,93). Namun, YOLOv7- d6  menunjukkan  performa  yang  relatif  lebih  rendah  dalam  parameter  Precision  dan  Recall.  Kesimpulan  ini menyoroti bahwa pemilihan model deteksi objek perlu mempertimbangkan trade-off antara Precision dan Recall, dengan memperhatikan kebutuhan spesifik aplikasi atau tujuan penggunaan.

## REFERENCES
[1] Ferlay J, Ervik M, Lam F. “Global cancer observatory: cancer today,” Lyon, France: International Agency for Research on Cancer, 2018
[2] Novitasari DCR, Asyhar AH, Thohir M, Arifin AZ, Mu’jizah H, Foeady AZ. “Cervical cancer identification based texture analysis  using  glcm-kelm  on  colposcopy  data,” Accessed  International  Conference  on  Artificial  Intelligence  in Information and Communication (ICAIIC), 2020.
[3] A. Roihan, P. A. Sunarya, A. S. Rafika, "Pemanfaatan Machine Learning dalam Berbagai Bidang : Review paper," 2020, hal. 75–82.
[4] J. A. Nichols, H. W. H. Chan, M. A. B. Baker, "Machine learning : applications of artificial intelligence to imaging and diagnosis," hal. 111–118, 2019.
[5] A.  Kumar,  S.  Srivastava,  "Object  Detection  System  Based  on  Convolution  Using  Single  Shot  Multi-Box  Detector," Procedia Comput. Sci., vol. 171, hal. 2610–2617, 2020, doi: 10.1016/j.procs.2020.04.283.
[6] J. Ker, L. Wang, J. Rao, dan T. Lim, "Deep Learning Applications in Medical Image Analysis," IEEE Access, vol. 6, hal. 9375–9379, 2017. doi: 10.1109/ACCESS.2017.2788044.
[7] Li  Y,  Chen  J,  Xue  P,  Tang  C,  Chang  J,  Chu  C,  et  al.. “Computer-aided  cervical  cancer  diagnosis  using  time-lapsed colposcopic images,” IEEE Trans Med Imaging, 2020, doi: 10.1109/TMI.2020.2994778 .
[8] Sato M, Horie K, Hara A, Miyamoto Y, Kurihara K, Tomio K, et al.. “Application of deep learning to the classification of images from colposcopy,” Oncol Lett , 2018, doi: 10.3892/ol.2018.7762.
[9] S. K. Gautam et al., "Considerations for a PAP Smear Image Analysis System with CNN Features," arXiv:1806.0902, 2018
[10] J. V. Burness, P. Oregon, F. Medicine, dan P. M. Hospital, "Cervical Colposcopy : Indications and Risk Assessment," 2020.
[11] B. Bai et al., "Detection of cervical lesion region from colposcopic images based on feature reselection," Biomed. Signal Process. Control, vol. 57, hal. 101785, 2020. doi: 10.1016/j.bspc.2019.101785.
[12] P. Guo et al., "Anatomical landmark segmentation in uterine cervix images using deep learning," Proc. SPIE, vol. 11318, hal. 32, 2020. doi: 10.1117/12.2549267.
[13] M. Coskun et al., "An Overview of Popular Deep Learning Methods," Eur. J. Tech., vol. 7, no. 2, hal. 165–176, 2017. doi: 10.23884/ejt.2017.7.2.11.
[14] P. Wang  et al.,  "Automatic  cell nuclei  segmentation and classification of  cervical Pap smear images," Biomed. Signal Process. Control, vol. 48, hal. 93–103, 2019. doi: 10.1016/j.bspc.2018.09.008.
[15] V.  Kudva,  K.  Prasad,  dan  S.  Guruvare,  "Automation  of  Detection  of  Cervical  Cancer  Using  Convolutional  Neural Networks," hal. 135–145, 2018.
[16] S. Kiptoo, L. Nderu, dan L. Mutanu, "Automated Detection of Cervical Pre-Cancerous Lesions Using Regional-Based Convolutional Neural Network," 2020.
[17] A.  U.  Rehman  et  al.,  "An  Automatic  Mass  Screening  System  for  Cervical  Cancer  Detection  Based  on  Convolutional Neural Network," Math. Probl. Eng., 2020. doi: 10.1155/2020/4864835.
[18] Y.  Li  et  al.,  "Computer-aided  Cervical  Cancer  Diagnosis  using  Time-lapsed  Colposcopic  Images,"  IEEE  Trans.  Med. Imaging, 2020. doi: 10.1109/TMI.2020.2994778.
[19] Mueller JL, Lam CT, Dahl D, Asiedu MN, Krieger MS, Bellido-Fuentes Y, et al.. “Portable pocket colposcopy performs comparably  to  standard-of-care  clinical  colposcopy  using  acetic  acid  and  lugol’s  iodine  as  contrast  mediators:  an investigational study in peru”. BJOG . Int J Obstetric Gynaecol (2018) 125:1321–9. doi: 10.1111/1471-0528.15326
[20] Q.  Aini  et  al.,  "DETEKSI  DAN  PENGENALAN  OBJEK  DENGAN  MODEL  MACHINE  LEARNING :  MODEL YOLO," vol. 6, no. 2, hal. 192–199, 2021.