Perbandingan Convolutional Neural Network pada Transfer Learning Method untuk Mengklasifikasikan Sel Darah Putih

## Daniel Martomanggolo Wonohadidjojo
Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Ciputra Surabaya, Surabaya, Indonesia daniel.m.w@ciputra.ac.id
Diterima 17 Mei 2021 Disetujui 13 Juni 2021
Abstract—Analysis of  White  Blood  Cells  structure  from microscopic  images  and  classification  of  cells  into  types is  challenging.  Although  white  blood  cells  can  be differentiated  based  on  their  shape,  color  and  size,  one challenging  aspect  is  that  they are  surrounded  by  other blood  components  such as  red  blood  cells  and  platelets. In  this  study,  transfer  learning  method  using  four network architectures that have been trained in advance is  applied  to  classify  the  white  blood  cell  images.  The network  architectures  used  are  AlexNet,  GoogleNet, ResNet-50  and  Visual  Geometry  Group  (VGG)  -  16.  A comparative  analysis  of  the  performance  of  these architectures  was  carried  out  in  classifying  the  images. The evaluation method was undertaken using Confusion matrix.  The  performance  metrics  measured  in  the evaluation are Accuracy, Precision, Recall and Fmeasure.  The  results  showed  that  all  architectures succeeded  in  classifying  white  blood  cells  using  the transfer  learning  method.  ResNet-50  is  the  network architecture  that  shows  the  highest  performance  in classifying white blood cell images.
Index  Terms—white  blood  cells,  transfer  learning, AlexNet,  GoogleNet, ResNet-50, VGG-16

## I. P ENDAHULUAN
Darah  terutama  mengandung  tiga  jenis  sel:  sel darah  merah,  sel  darah  putih  dan  trombosit.  Dari  tiga jenis  tersebut,  sel  darah  putih  adalah  jenis  sel  darah yang dibuat di sumsum tulang dan ditemukan di darah dan jaringan getah bening. Sel darah putih merupakan bagian  dari  sistem  kekebalan  tubuh.  Mereka membantu  tubuh  melawan  infeksi  dan  penyakit lainnya.  Sel  darah  putih  dapat  dikategorikan  menjadi dua  jenis,  ditentukan  oleh  penampilan  sitoplasma. Jenis  pertama  adalah  Granulosit  dan  termasuk Basophil, Eosinophil dan Neutrophil .  Kelompok kedua, yang disebut Agranulosit, termasuk Lymphocyte dan Monocyte [1].
Sel  darah  putih  memiliki  fungsi  penting  untuk sistem  kekebalan  tubuh,  karena  sel  darah  putih merupakan  pertahanan  utama  tubuh  terhadap  infeksi dan penyakit. Memeriksa jumlah sel darah putih dalam darah  biasanya  merupakan  bagian  dari  tes  sel  darah lengkap.  Ini  dapat  digunakan  untuk  mencari  kondisi
seperti  infeksi,  peradangan,  alergi,  dan  leukemia.  Hal ini  merupakan  masalah  tersendiri  karena  kategori  sel darah  putih  mencakup  sel-sel  yang  dapat  sangat bervariasi  satu  sama  lain.  Meskipun  sel  darah  putih dapat  dibedakan  berdasarkan  bentuk  dan  ukurannya, satu  aspek  yang  menantang  adalah  sel  darah  putih dikelilingi oleh komponen darah lain seperti sel darah merah dan trombosit.
Berdasarkan  penjelasan  tersebut,  maka  diperlukan metode  untuk  mengklasifikasikan  sel  darah  putih secara akurat.
Deep  Learning menggunakan Convolution  Neural Networks (CNN)  [2]  saat  ini  merupakan  pilihan terbaik dalam aplikasi pencitraan medis seperti deteksi dan  klasifikasi  [3].  Meskipun  CNN  mencapai  hasil terbaik  pada  kumpulan  data  yang  besar,  tapi  CNN membutuhkan  banyak  data  dan  sumber  daya komputasi  untuk  dilatih.  Dalam  banyak  kasus, kumpulan  data  terbatas  dan  mungkin  tidak  cukup untuk melatih CNN dari awal. Dalam skenario seperti itu, untuk memanfaatkan kekuatan CNN dan pada saat yang  sama  mengurangi  sumber  daya  komputasi, transfer  learning dapat  digunakan  [4].  Dalam pendekatan  ini,  CNN  awalnya  dilatih  pada  kumpulan data  citra  umum  yang  besar  dan  beragam  dan kemudian diterapkan ke tugas tertentu.
Terdapat  beberapa neural network pra-terlatih yang  telah  memenangkan  kompetisi  internasional seperti  VGGNet  [5],  ResNet  [6],  GoogleNet  [7],  dan AlexNet  [8].  Dalam  [9]  dilakukan  evaluasi  arsitektur CNN  yang  berbeda,  dan transfer  learning mencapai kinerja  skor  tertinggi  pada  kelenjar  getah  bening torako-abdominal  serta  klasifikasi  penyakit  paru interstitial.
Beberapa  studi  telah  dilakukan  untuk  menerapkan CNN  pada  klasifikasi  citra  sel  darah  putih.  Ekstraksi fitur dari citra sel darah putih menggunakan VGGNet, yang  kemudian  difilter  menggunakan Salp  Swarm Algorithm (SESSA)  yang  ditingkatkan  secara  statistik dilakukan  pada  [1].  Pada  [10]  diterapkan  klasifikasi CNN  untuk  mengeksplorasi  kelayakan  pendekatan deep  learning untuk  mengidentifikasi  limfosit  dan

## ISSN 2085-4552
subtipe acute lymphoblastic leukaemia , dan dibandingkan  dengan  pendekatan Support  Vector Machines (SVM).  Selain  itu,  dua  klasifikasi pembelajaran mesin tradisional, multilayer perceptron (MLP),  dan random  forest juga  diterapkan  untuk perbandingan.
Suatu model Deep Learning berbasis Hybrid CNN untuk  mengklasifikasikan  leukosit  eosinofil,  limfosit, monosit,  dan neutrophil diusulkan  pada  [11].  Model yang  disajikan  tersebut  didasarkan  pada  arsitektur AlexNet dan GoogleNet yang telah dilatih sebelumnya.  Fitur  Vektor  pada pooling layer terakhir pada  kedua  arsitektur  CNN  telah  digabungkan,  dan kemudian fitur vektor yang dihasilkan diklasifikasikan oleh SVM.
Pada  [12][13]  dilakukan  kombinasi  beberapa arsitektur deep learning untuk meningkatkan kegunaan transfer  learning dalam  mengklasifikasikan citra berbasis sel.
Berdasarkan  seluruh  penjelasan  tersebut  maka pada  penelitian  ini  digunakan transfer  learning untuk melatih ulang CNN untuk mengklasifikasikan citra sel darah putih.
Selanjutnya  paper  ini  disusun  sebagai  berikut: section  II  menjelaskan  tentang  kajian  Pustaka  yang digunakan pada penelitian ini, section III menjelaskan tentang metode penelitian yang digunakan, section IV menjelaskan  tentang  hasil  uji  coba  dan  eksperimen serta  pembahasannya  dan  section  V  menjelaskan tentang kesimpulan penelitian ini.

## II. K AJIAN P USTAKA

## A. Transfer Learning
CNN  yang  digunakan  untuk  penerapan transfer learning ,  sebelumnya  telah  di- training dengan menggunakan  dataset  citra  sejumlah  obyek/  benda. Pada training tersebut, network dapat mengklasifikasikan  citra  ke  dalam  sejumlah  kategori obyek,  seperti keyboard ,  cangkir  kopi,  pensil,  dan banyak  hewan.  Dengan  demikian network tersebut telah  mempelajari  representasi  fitur  yang  kaya  untuk berbagai  citra.  Selanjutnya network mengambil  citra sebagai input dan kemudian mengeluarkan label untuk tiap  obyek  dalam  citra  bersama  dengan  probabilitas untuk masing-masing kategori obyek.
Transfer  learning merupakan  metode  yang menggunakan network yang sudah dilatih sebelumnya dan  menggunakannya  sebagai  titik  awal  untuk mempelajari  tugas  baru.  Melakukan  fine  tuning network dengan transfer learning jauh lebih cepat dan lebih  mudah  daripada  melatih network dari  awal dengan bobot yang diinisialisasi secara acak.
Transfer  learning ini  dapat  mentransfer fitur yang dipelajari  ke  tugas  baru  dengan  menggunakan  lebih sedikit  dataset  pada  proses training sehingga prosesnya lebih cepat. Melakukan fine tuning network
biasanya lebih lambat dan membutuhkan lebih banyak upaya  daripada  ekstraksi  fitur  sederhana.  Tetapi  jika digunakan transfer  learning maka  karena network sudah  di- training sebelumnya  dan  mempelajarinya untuk  mengekstrak  serangkaian  fitur  yang  berbeda, maka network yang baru menjadi lebih akurat. Dengan demikian  maka  fine-tuning  pada network yang  baru dapat  bekerja  lebih  baik  daripada  ekstraksi  fitur meskipun  hanya  menggunakan  dataset  dalam  jumlah yang  lebih  kecil,  karena network yang  baru  tersebut telah belajar untuk mempelajari fitur yang baru.

## B. Evaluasi performa
Untuk mengukur performa model network tersebut dalam  melakukan  klasifikasi  digunakan Confusion matrix (CM).  Pada  CM  nilai  prediksi  dibandingkan dengan nilai aktual. Nilai prediksi adalah keluaran dari program  dimana  nilainya  Positif  dan  Negatif sedangkan  nilai  aktual  adalah  nilai  sebenarnya  yang berupa nilai True dan False. Dengan demikian terdapat 4 kemungkinan hasil prediksi yaitu True Positive (TP), True  Negative  (TN),  False  Positive  (FP)  dan  False Negative  (FN).  Berdasarkan  kemungkinan  tersebut maka performance metrics yang digunakan direpresentasikan pada persamaan (1) – (5) [14][15] .
Accuracy merupakan metric yang banyak digunakan pada evaluasi performa tersebut. Metric ini menghitung  persentase  sampel  yang  diklasifikasikan dengan  benar,  dan  direpresentasikan  pada  Persamaan (1).
(1)
Precision mengukur  seberapa  "tepat"  model tersebut  berdasarkan  pada  yang  diprediksi  positif  dan berapa  banyak  di  antaranya  yang  sebenarnya  positif. Metric ini dihitung menggunakan persamaan (2).
(2)
Sensitivity atau Recall merupakan metric yang mengukur  kesesuaian  dengan  keakuratan  contoh positif,  dan  mengacu  pada  berapa  banyaknya  contoh kelas  positif  diberi  label  dengan  benar. Metric ini dihitung dengan persamaan  (3), di mana TP  mengacu pada  true  positive,  yang  merupakan  jumlah  kejadian yang  positif  dan  diidentifikasi  dengan  benar,  dan  FN mewakili false  negative ,  yang  merupakan  jumlah kasus  positif  yang  salah  diklasifikasikan  sebagai negatif.
(3)
Fmeasure merupakan  perbandingan  rata-rata presisi dan recall yang dibobotkan. Metric ini dihitung menggunakan persamaan (4).
(4)

## III. M ETODE P ENELITIAN
Network terlatih  yang  digunakan  pada transfer learning ini  adalah  model  CNN.  CNN  sama  dengan neural network lainnya, terdiri dari fungsi bobot, bias, dan aktivasi. CNN memiliki 2 bagian besar layer yaitu layer untuk feature  extraction dan layer untuk klasifikasi. Layer untuk feature  extraction terdiri  dari layer convolutional , pooling  layer , stride ,  dan padding . Sedangkan layer untuk klasifikasi terdiri dari fully  connected  layer,  softmax ,  dan layer keluaran. Network terlatih  inilah  yang  digunakan  pada  metode transfer  learning pada  penelitian  ini.  Tahap transfer learning yang digunakan pada penelitian ini  meliputi: meng- import network yang  sudah  dilatih  sebelumnya, mengganti layer klasifikasi, melatih network pada data citra  sel  darah  putih,  mengklasifikasikan  sel  darah putih  dan  mendapatkan  ukuran  kinerja  yang  akurat. Gambar  1  menunjukkan  metode transfer  learning yang digunakan pada penelitian ini.

## A. Meng-import Network Yang Telah Dilatih
Pada  penelitian  ini  arsitektur network yang digunakan  adalah  AlexNet,  GoogleNet,  ResNet-50, dan  VGG-16  sebagai network yang  telah  dilatih. Setiap network terlatih  memiliki  konfigurasi layer yang berbeda. Layer di awal dan tengah disebut layer feature  extraction . Layer tersebut  menghasilkan  fitur sederhana  seperti brightness dan edge ,  hingga  fitur kompleks  yang  unik  seperti  warna  dan  bentuk.  Hasil pembelajaran  pada layer feature  extraction pada lingkungan  sumber  (lingkungan  dimana network tersebut  berasal)  dapat  ditransfer  ke layer feature extraction pada  lingkungan  target  (lingkungan  baru pada  penelitian  ini).  Pembelajaran feature  extraction pada lingkungan target digunakan untuk meng-ekstrak citra  data  sel  darah  putih  yang  digunakan  pada  tahap training .
Arsitektur  GoogLeNet  memiliki  22 layer jika dihitung  hanya layer yang  memiliki  parameter  (atau 27  lapisan  jika  kita  juga  menghitung pooling ). Network ini pada lingkungan asalnya telah dilatih pada lebih dari satu juta citra dan dapat mengklasifikasikan citra  ke  dalam  1000  kategori  obyek.  Arsitektur network ini  telah  mempelajari  representasi  fitur  yang kaya  untuk  berbagai  citra. Network mengambil  citra sebagai input dan output label untuk obyek dalam citra bersama-sama  dengan  probabilitas  untuk  setiap kategori obyek [7].
Arsitektur  AlexNet  berisi  delapan layer dimana lima  yang  pertama  adalah layer convolutional , beberapa di  antaranya diikuti oleh layer max - pooling , dan  tiga  yang  terakhir  adalah layer fully-connected . Arsitektur network Ini  menggunakan  fungsi  aktivasi ReLU  non-jenuh,  yang  menunjukkan  peningkatan kinerja training di atas tanh dan sigmoid [8].
Arsitektur  ResNet-50  adalah  Jaringan Residual yang  terdiri  dari  50 layer .  Seperti  yang  ditunjukkan oleh namanya, network
ini menggunakan pembelajaran Residual .  Pada  pembelajaran Residual , network bukannya  mencoba  mempelajari  beberapa fitur,  tetapi network ini  mempelajari  beberapa Residual . Residual secara  sederhana  dapat  dipahami sebagai  pengurangan  fitur  yang  dipelajari  dari masukan  suatu layer .  ResNet  melakukan  ini  dengan menggunakan  koneksi  pintasan  yaitu  langsung menghubungkan  input  dari layer ke-n  ke  beberapa layer berikutnya  (n  +  x).  Telah  dibuktikan  bahwa melatih  bentuk network ini  lebih  mudah  daripada melatih deep convolution al neural networks yang sederhana  dan  juga  masalah  penurunan  akurasi  dapat teratasi [6].
VGG16  adalah  arsitektur  CNN  yang  digunakan untuk  memenangkan  kompetisi  ILSVR  (Imagenet) pada  tahun  2014.  Ini  dianggap  sebagai  salah  satu arsitektur  model  vision  yang  sangat  baik  hingga  saat ini.  Hal  yang  paling  unik  tentang  VGG16  adalah bahwa  alih-alih  memiliki  sejumlah  besar hyper-

## ISSN 2085-4552
parameter , network ini  memiliki layer convolution dengan filter 3x3 dan layer maxpool dengan filter 2x2. Konfigurasi layer convolution dan maxpool ini diterapkan  secara  konsisten  di  seluruh  arsitektur. Network ini  memiliki  2 layer fully  connected  yang diikuti oleh soft max untuk output. Arsitektur VGG-16 memiliki  16 layer yang  memiliki  bobot. Network ini adalah jaringan yang cukup besar dan memiliki sekitar 138 juta parameter [5].

## B. Transfer learning
Pada  penelitian  ini  digunakan  metode Transfer learning untuk  pembelajaran  pada network yang memanfaatkan
layer
classification .
Layer classification dikenal  sebagai  3 layer terakhir  yaitu layer fully  connected , softmax ,  dan output .  Tabel  1 menunjukkan nama-nama layer yang digunakan pada empat  arsitektur network yang  digunakan  pada penelitian ini.
Tabel 1. Classification layer pada network yang telah dilatih Network yang telah dilatih Classification Layer AlexNet fc8, prob, output GoogleNet loss3-classifier, prob, output ResNet50 fc1000, fc1000_soft max , classification layer _fc1000 VGG16 fc8, prob, output
Layer classification  yang  semula  ini  diganti dengan layer  classification baru  yang  sesuai  dengan tugas  klasifikasi  baru. Layer yang  baru  ini  juga mencakup  jumlah  kelas  baru  dan  kecepatan pembelajaran yang ditetapkan di network yang baru.
Layer classification pada network asalnya dikonfigurasi  untuk  jumlah  kelas  pada training sebelumnya. Layer ini  pada  arsitektur network tersebut  berisi  informasi  yang  diproses  oleh network menjadi  probabilitas  kelas,  nilai  loss,  dan  label  yang diprediksi. Untuk mengklasifikasikan citra baru, layer ini diganti dengan layer baru dan disesuaikan dengan dataset yang baru.
Layer fully  connected diganti  dengan layer yang baru  yang  memiliki  jumlah  keluaran  yang  sama dengan  jumlah  kelas.  Untuk  membuat  pembelajaran lebih  cepat  pada layer yang  baru  dibandingkan dengan layer sebelumnya, faktor kecepatan pembelajaran ditingkatkan.
Layer classification menentukan  kelas  keluaran network . Layer classification  diganti  dengan  yang baru  tanpa  label  kelas.  Pada  saat training , network secara otomatis menentukan kelas keluaran dari layer tersebut.
Network memerlukan  citra  masukan  dengan ukuran  tertentu,  tetapi  citra  input  memiliki  ukuran yang  berbeda.  Ukuran  citra  diubah  secara  otomatis
untuk training network tersebut. Selanjutnya dilakukan operasi augmentasi data pada citra training dengan  menerapkan  transformasi  geometris  affine acak  yaitu  teknik reflection secara  horizontal,  dan teknik translation secara  horizontal  dan  vertikal. Augmentasi  data  membantu  mencegah network dari overfitting dan  mengingat  detail  yang  tepat  dari  citra training .
Pada training ditentukan  parameter  kecepatan pembelajaran untuk transfer learning dengan mempertahankan  fitur  pada layer awal network yang telah dilatih sebelumnya (bobot layer yang ditransfer).  Untuk  memperlambat  pembelajaran  di layer yang  ditransfer,  kecepatan  pembelajaran  awal di-set  ke  nilai  yang  kecil.  Pada  langkah  sebelumnya, telah dilakukan peningkatan faktor kecepatan pembelajaran  untuk layer fully-connected untuk mempercepat  pembelajaran  di layer akhir  yang  baru. Kombinasi setting kecepatan  pembelajaran  ini menghasilkan  pembelajaran  yang  berjalan  cepat hanya di layer baru dan pembelajaran lebih lambat di layer yang lain.
Saat  melakukan transfer  learning ,  tidak  perlu dilakukan training dengan  jumlah epoch yang  sama dengan  jumlah  sebelumnya. Epoch adalah  siklus training lengkap  di  seluruh  dataset training .  Pada training ini juga ditentukan ukuran mini batch file dan data  validasi.  Validasi network dilakukan  setiap iterasi dengan frekuensi yang telah ditentukan selama training .
Selanjutnya training dilakukan pada network yang terdiri  dari layer yang  ditransfer  dan layer baru dengan  menggunakan  GPU.  Kemudian  klasifikasi citra  dilakukan  dengan  menggunakan network yang telah melalui training tersebut.

## C. Dataset dan eksperimen
Dataset untuk training didapatkan dari Blood Cells Image yang tersedia secara publik pada https://www.kaggle.com/paultimothymooney/blood- cells .  Pada training digunakan  400  citra  digital  sel darah  putih  yang  terdiri  dari  4  kelas  yaitu  100  citra Eosinophil , 100 citra Lymphocyte , 100 citra Monocyte dan 100 citra Neutrophil . Dengan jumlah dataset untuk training sebanyak 400  ini maka  proses training dapat berlangsung lebih cepat dibandingkan dengan menggunakan  jumlah  dataset  lebih  banyak  dalam jumlah  ribuan.  Dengan  jumlah  dataset  tersebut  fine- tuning  pada network yang  baru  tetap  dapat  bekerja lebih baik,  karena network yang baru  itu  telah belajar untuk  mempelajari  fitur  yang  baru  tersebut  sebagai hasil training sebelumnya.  Hal  ini  merupakan kelebihan  metode transfer  learning yang  digunakan dalam penelitian ini.
Ukuran tiap citra digital adalah piksel. Pengaturan eksperimental  adalah  sebagai  berikut:  dataset  dibagi menjadi  dua  bagian,  70%  untuk training dan  30% untuk  pengujian.  Total  data  untuk  tiap  kelas  adalah
100  citra,  70  citra  untuk training ,  dan  30  citra  untuk validasi.  Ukuran  semua  citra  adalah  320x240  piksel. Untuk  keperluan training ini  dimana  diperlukan variasi  citra,  maka  juga  digunakan  citra  yang diaugmentasi.  Gambar  2,  Gambar  3,  Gambar  4  dan Gambar  5  berturut-turut  menunjukkan  contoh  citra Eosinophil , Lymphocyte , Monocyte dan Neutrophil .
Gambar 2. Citra Eosinophil . Gambar 3. Citra Lymphocyte .
Gambar 4. Citra Monocyte .
Parameter training yang  digunakan  untuk  semua network adalah  sebagai  berikut: learning  rate 1e-4, minibatch size 10, max epoch 30, validation frequency 3.
Arsitektur network diimplementasikan  dengan MATLAB pada prosesor Intel(R) Core(TM) i7-8565U CPU  @  1.80GHz  1.99  GHz  dan  RAM  16,0  GB dengan unit pemrosesan grafis (GPU) NVIDIA 1 GB.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  eksperimen  yang  telah  dilakukan,  semua arsitektur network berhasil  melakukan  klasifikasi  sel darah  putih  dengan  menggunakan transfer  learning . Contoh  hasil  klasifikasi  sel  darah  putih  ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Contoh hasil klasifikasi sel darah putih.

## A. Perbandingan Confusion matrix
Performa  klasifikasi  untuk  tiap  arsitektur network disajikan  dalam  bentuk Confusion  matrix yang ditunjukkan pada Gambar 7, Gambar 8, Gambar 9 dan Gambar  10.  Untuk  mengevaluasi  hasil  klasifikasi tersebut,  digunakan  empat performance  metrics yaitu Accuracy , Precision , Recall dan Fmeasure .  Hasil pengukuran performance  metrics tersebut  disajikan pada Tabel 2.

## ISSN 2085-4552
Gambar 7. Confusion matrix AlexNet.
Gambar 8. Confusion matrix GoogleNet.
Gambar 10. Confusion matrix VGG-16.
Nilai  pada  diagonal  utama  CM  mewakili  semua contoh  yang  diklasifikasikan  dengan  benar.  Baris  di bawah setiap CM menunjukkan tingkat accuracy yang dicapai  untuk  setiap  kelas  yang  diprediksi  dan kesalahan  prediksi  kelas.  Gambar  7,  Gambar  8, Gambar 9 dan Gambar 10 menunjukkan bahwa jumlah citra  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  pada arsitektur  ResNet-50  paling  tinggi  dibandingkan dengan  3  arsitektur  yang  lain.  Urutan  berikutnya adalah arsitektur VGG-16, disusul oleh GoogleNet dan terakhir  adalah  AlexNet.  Urutan  yang  sama  juga terjadi  pada  perbandingan  tingkat accuracy yang diukur pada setiap kelas pada kolom paling kanan dan paling bawah. Hal ini menunjukkan bahwa berdasarkan  CM  tersebut,  arsitektur  ResNet-50 memiliki  performa  yang  terbaik  dalam  melakukan klasifikasi tersebut.

## B. Evaluasi menggunakan Performance metrics
Tabel 2 menunjukkan performance metrics untuk 4 arsitektur network yang  digunakan. Performance metrics yang  digunakan  adalah Accuracy , Precision , Recall dan Fmeasure .
Tabel 2. Performance metrics
AlexNet GoogLeNet Resnet-50 VGG-16 Accuracy 0,9000 0,9333 0,9417 0.9167 Precision 0,8992 0,9348 0,9424 0,9287 Recall 0,9000 0,9333 0,9416 0,9166 Fmeasure 0,8996 0,9340 0,9420 0,9226 Tabel 2 menunjukkan bahwa ResNet-50
menunjukkan  performa  paling  tinggi  untuk metric accuracy yaitu  94,17%  sedangkan  GoogleNet,  VGG- 16,  dan  AlexNet  masing-masing  memiliki accuracy 93,33%,  91,67%  dan  90,00%.  Jika  perbandingan accuracy ini  ditinjau  dari  selisih accuracy maka ResNet-50  memiliki accuracy dengan  selisih  0,84% terhadap  GoogleNet,  2,5%  terhadap  VGG-16  dan 4,17% terhadap AlexNet.
Untuk  3 metric yang  lain  yaitu Precision , Recall dan Fmeasure , Tabel 2 juga menunjukkan urutan nilai metric yang  sama.  ResNet-50  memiliki  nilai  paling tinggi, disusul oleh GoogleNet, VGG-16 dan AlexNet. Dengan demikian secara keseluruhan berdasarkan CM dan performance  metrics ,  urutan  performa  arsitektur tersebut  adalah  ResNet-50,  GoogleNet,  VGG-16,  dan AlexNet.

## V. S IMPULAN
Dalam penelitian ini dilakukan analisis perbandingan  performa  arsitektur network dalam mengklasifikasikan  citra  digital  sel  darah  putih. Metode transfer  learning dengan  menggunakan arsitektur network yang  telah  dilatih  terlebih  dahulu diterapkan untuk mengklasifikasikan citra sel tersebut. Terdapat  empat  arsitektur network yang  digunakan yaitu  AlexNet,  GoogleNet,  ResNet-50  dan  VGG-16. Untuk  meningkatkan  jumlah  dataset  dan  mengurangi masalah overfitting juga  digunakan  augmentasi  data pada  metode  yang  diterapkan.  Untuk  mengevaluasi performa tiap arsitektur network yang diterapkan maka digunakan  CM  dan performance  metrics yaitu Accuracy, Precision, Recall dan Fmeasure .
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  empat arsitektur network yang digunakan berhasil mengklasifikasikan citra sel darah putih menggunakan  metode transfer  learning .  Jumlah  citra yang  diklasifikasikan  dengan  benar  oleh  arsitektur ResNet-50  paling  tinggi  dibandingkan  dengan  3 arsitektur  yang  lain.  Urutan  berikutnya  adalah arsitektur  VGG-16,  disusul  oleh  GoogleNet  dan terakhir  adalah  AlexNet.    Untuk metric accuracy , ResNet50  mencapai  nilai  paling  tinggi  yaitu  94,17% dan  disusul  oleh  arsitektur  GoogleNet,  VGG-16,  dan AlexNet. Performance  metrics yang  lain  yaitu Precision , Recall dan Fmeasure menunjukkan  urutan yang sama yaitu ResNet-50, GoogleNet, VGG-16 dan AlexNet. Dengan demikian ResNet-50 adalah arsitektur network yang menunjukkan performa paling tinggi dalam mengklasifikasikan citra sel darah putih.
Untuk  arah  penelitian  di  masa  mendatang, disarankan meningkatkan accuracy dan nilai performance metrics yang lain menggunakan arsitektur network dengan  menerapkan  teknik  atau algoritma optimasi.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis menyampaikan terimakasih kepada Program  Studi  Informatika  Universitas  Ciputra Surabaya  yang  telah  memberikan  dukungan  kepada penulis dalam melakukan penelitian ini.
D AFTAR P USTAKA
[1] A.  T.  Sahlol,  P.  Kollmannsberger,  and  A.  A.  Ewees, “Efficient  Classification  of  White  Blood  Cell  Leukemia with  Improved  Swarm  Optimization  of Deep Features,” Sci.  Rep. ,  vol.  10,  no.  1,  pp.  1–11,  2020,  doi: 10.1038/s41598-020-59215-9.
[2]
Y.  Lecun,  Y.  Bengio,  and  G.  Hinton,  “ Deep learning,”
Nature ,  vol.  521,  no.  7553,  pp.  436–444,  2015,  doi:
10.1038/nature14539. [3] A.  S.  Lundervold  and  A.  Lundervold,  “An  overview  of deep learning  in  medical  imaging  focusing  on  MRI,” Z. Med.  Phys. ,  vol.  29,  no.  2,  pp.  102–127,  2019,  doi: 10.1016/j.zemedi.2018.11.002.
[4] L.  D.  Nguyen,  D.  Lin,  Z.  Lin,  and  J.  Cao,  “ Deep CNNs for  microscopic  image  classification  by  exploiting transfer  learning and  feature  concatenation,” Proc.  - IEEE  Int.  Symp.  Circuits  Syst. ,  vol.  2018-May,  pp.  3–7,
2018, doi: 10.1109/ISCAS.2018.8351550. [5] K. Simonyan and A. Zisserman, “Very deep convolution al networks for large-scale image recognition,” 3rd Int. Conf. Learn. Represent. ICLR 2015
- Conf. Track Proc. , pp. 1–14, 2015.
[6] K.  He,  X.  Zhang,  S.  Ren,  and  J.  Sun,  “ Deep Residual learning  for  image  recognition,” Proc.  IEEE  Comput. Soc.  Conf.  Comput.  Vis.  Pattern  Recognit. ,  vol.  2016-
December, pp. 770–778, 2016, doi: 10.1109/CVPR.2016.90. [7]
C.  Szegedy et  al. ,  “Going deep er  with convolution s,” Proc.  IEEE  Comput.  Soc.  Conf.  Comput.  Vis.  Pattern Recognit. ,  vol.  07-12-June-2015,  pp.  1–9,  2015,  doi:
10.1109/CVPR.2015.7298594.
[8] O.  Russakovsky et  al. ,  “ImageNet  Large  Scale  Visual Recognition  Challenge,” Int.  J.  Comput.  Vis. ,  vol.  115, no. 3, pp. 211–252, 2015, doi: 10.1007/s11263-015-0816- y.
[9] H.  C.  Shin et  al. ,  “ Deep Convolution al Neural Networks for  Computer-Aided  Detection:  CNN  Architectures, Dataset  Characteristics  and Transfer  learning ,” IEEE Trans.  Med.  Imaging ,  vol.  35,  no.  5,  pp.  1285–1298, 2016, doi: 10.1109/TMI.2016.2528162.
[10] T.  Pansombut,  S.  Wikaisuksakul, K. Khongkraphan, and A.  Phon-On,  “ Convolution al neural networks for recognition  of  lymphoblast  cell  images,” Comput.  Intell. Neurosci. , vol. 2019, 2019, doi: 10.1155/2019/7519603.
[11] A.  Çınar  and  S.  A.  Tuncer,  “Classification  of lymphocyte s, monocyte s, eosinophil s,  and neutrophil s  on white  blood  cells  using  hybrid  Alexnet-GoogleNet- SVM,” SN  Appl.  Sci. , vol. 3,  no.  4, pp. 1–11, 2021, doi: 10.1007/s42452-021-04485-9.
[12] A.  Kensert,  P.  J.  Harrison,  and  O.  Spjuth,  “ Transfer
learning with Deep Convolution al Neural Networks for Classifying  Cellular  Morphological  Changes,” SLAS Discov. ,  vol.  24,  no.  4,  pp.  466–475,  2019,  doi: 10.1177/2472555218818756.
[13] H.  M.  Ahmad,  S.  Ghuffar,  and  K.  Khurshid, “Classification of Breast Cancer Histology Images Using Transfer  learning ,” Proc.  2019  16th  Int.  Bhurban  Conf. Appl.  Sci.  Technol.  IBCAST  2019 ,  pp.  328–332,  2019, doi: 10.1109/IBCAST.2019.8667221.
[14] S.  Hosseinzadeh  Kassani  and  P.  Hosseinzadeh  Kassani, “A  comparative  study  of deep learning  architectures  on melanoma detection,” Tissue Cell , vol. 58, no. April, pp.
76–83, 2019, doi: 10.1016/j.tice.2019.04.009.
[15] V. Maeda-Gutiérrez et al. , “Comparison of convolution al neural network architectures  for  classification  of  tomato plant  diseases,” Appl.  Sci. ,  vol.  10,  no.  4,  2020,  doi: 10.3390/app10041245.