## Pengaruh Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization Dalam Klasifikasi CT-Scan Tumor Ginjal Menggunakan Deep Learning
Nanda Jannata 1 , Febi Yanto 2 , Lestari Handayani 3 , Eka Pandu Cynthia Kurnia 4 1,2,3,4 Program Studi Teknik Informatika Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim, Pekanbaru, Riau, Indonesia E-mail: 11950111721@students.uin-suska.ac.id 1 , febiyanto@uin-suska.ac.id* 2 , Lestari.handayani @uin- suska.ac.id 3 , eka.pandu.cynthia@uin-suska.ac.id 4
Abstract – The human excretory system, comprising the kidneys, ureters, and bladder, plays a crucial role  in  maintaining  overall  body  health  by  filtering  blood  and  eliminating  waste  products,  including water and toxins. However, kidneys are susceptible to various diseases, such as kidney tumors, which present  a  significant  global  health  challenge,  with  over  430,000  new  cases  reported  in  2020.  This research focuses on using CT-scan imaging techniques to analyze and assess kidney tumors. The study employs the Image Enhancement Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE) method to  enhance  the  quality  of  Kidney  Tumor  CT-Scan  images  for  deep  learning  classification  using  the MobileNetV2 Architecture. The dataset, consisting of 4,560 images, is divided into training, validation, and  testing  sets  in  an  80:20  ratio.  Applying  CLAHE  with  a  clip  limit  of  20  and  an  8x8  tile  grid significantly improves evaluation metrics compared to non-CLAHE datasets, achieving an impressive f1-score of 99.56% and accuracy of 99.56%. This improvement is achieved using the Adam optimizer with a learning rate of 0.01. These findings underscore the efficacy of CLAHE in enhancing the model's performance  in  kidney  tumor  classification.  They  are  particularly  valuable  for  radiologists  as  they enhance  diagnostic  accuracy  and  efficiency,  potentially  reducing  diagnostic  errors  and  improving patient outcomes.
Keywords – CLAHE, Classification, CT-Scan, MobileNetV2, Tumor, Kidney.
Intisari - Sistem ekskresi manusia, yang terdiri dari ginjal, ureter, dan kandung kemih, memainkan peran penting dalam menjaga kesehatan tubuh. Ginjal, organ vital dalam sistem ekskresi, bertanggung jawab untuk menyaring darah dan membuang limbah, termasuk air dan racun, dari tubuh. Namun, ginjal dapat terserang berbagai penyakit, salah satunya adalah tumor ginjal. Tumor ginjal menjadi masalah kesehatan global yang signifikan, dengan lebih dari 430.000 kasus baru dilaporkan pada tahun 2020. Penelitian ini menggunakan  metode  pencitraan  CT-scan  untuk  analisis  dan  penilaian  tumor  ginjal.  Teknik Image Enhancement  Contrast  Limited  Adaptive  Histogram  Equalization (CLAHE)  diterapkan  untuk meningkatkan  kualitas  citra  CT-Scan  Tumor  Ginjal  dalam  klasifikasi deep  learning menggunakan Arsitektur MobileNetV2 . Dataset CT-Scan Tumor Ginjal yang terdiri dari 4.560 gambar dibagi menjadi data pelatihan, validasi, dan pengujian dengan rasio 80:20. Penggunaan CLAHE dengan clip limit 20 dan tile grid 8x8 menghasilkan hasil evaluasi yang lebih tinggi dibandingkan dataset non-clahe , yaitu f1-score 99,56% dan accuracy 99,56%. Hal ini dicapai dengan optimizer Adam dan learning rate 0,01. Temuan ini menunjukkan bahwa penerapan teknik CLAHE dapat meningkatkan kinerja model dalam mengklasifikasikan  tumor  ginjal.  Hasil  ini  sangat  penting  bagi  ahli  radiologi  karena  memungkinkan mereka untuk mendiagnosis tumor ginjal dengan lebih akurat dan efisien, meningkatkan hasil diagnosa pasien dan mengurangi risiko kesalahan.
Kata Kunci - CLAHE, Klasifikasi, CT-Scan, MobileNetV2, Tumor, Ginjal.

## I. P ENDAHULUAN
Ginjal  berfungsi  menyaring  darah,  menjaga  keseimbangan  air  dan  garam,  membuang limbah,  mengatur  tekanan  darah,  membantu  produksi  sel  darah  merah,  dan  mendukung kesehatan tulang. Ginjal yang rusak dapat menyebabkan berbagai penyakit dan berdampak pada organ  lain[1].  Penyakit  ginjal  telah  menjadi  masalah  utama  masyarakat  diseluruh  dunia[2]. Menurut World  Cancer  Reaserch  Fund  Internasional ,  Ada  lebih  dari  430.000  kasus  baru kanker ginjal pada tahun 2022[3].
CT-scan,  yang  merupakan  singkatan  dari tomografi  computer ,  dipandang  sebagai  salah satu metode pencitraan terbaik dan telah menjadi standar untuk analisis serta penilaian tumor di dalam ginjal[4]. CT-scan memberikan gambaran yang lebih detail tentang struktur vaskular , memungkinkan untuk membedakan berbagai elemen desain interior seperti dimensi, kepadatan, dan struktur[5] Peningkatan jumlah gambar medis dapat menyulitkan spesialis, yang sering kali mengakibatkan  keterlambatan  dalam  mendeteksi  tumor.  Hal  ini  dapat  mengakibatkan penundaan dalam pengobatan yang dapat berdampak negatif pada pasien[6]. Oleh karena itu, penggunaan teknologi pencitraan untuk melakukan  perbandingan struktur kompleks jaringan ginjal  yang  sehat  dan  yang  mengalami  gangguan  menjadi  sangat  penting[7]. Convolutional Neural  Network (CNN)  adalah  jenis  jaringan  saraf  yang  secara  khusus  dirancang  untuk menganalisis gambar dan memproses visi komputer [8].
CNN telah  mencapai  pencapaian  yang  luar  biasa  dalam  memprediksi  tumor  di  berbagai bidang[9]. Namun, untuk mencapai hasil yang optimal, CNN memerlukan dataset yang besar dan  berlabel  dengan  baik,  serta  variasi  kualitas  gambar  yang  baik. Image  enhancement merupakan salah satu teknik pemrosesan citra yang dapat meningkatkan interpretasi informasi gambar sehingga kualitasnya meningkat. menjadi penting karena dataset citra medis seringkali memiliki  resolusi  rendah  dan  tingkat  kontras  yang  tidak  seragam[10].  Metode image enhancement dapat  dilakukan  pada  dua  domain,  yaitu spasial  atau  frekuensi ,  Penyetaraan histogram merupakan  teknik  yang  dikenal  dalam  pemrosesan  citra  di  domain  spasial  karena efektivitasnya yang  tinggi dan kemudahan penerapannya, terutama dalam bidang medis[11]. Histogram  Equalization (HE)  adalah  teknik  yang  menghasilkan  gambar  di  mana  tingkat intensitasnya tersebar secara merata di seluruh gambar, mencakup seluruh rentang intensitas. Efek  dari  proses  ini  adalah  gambar  dengan  dinamika  rentang  yang  lebih  besar  mengalami peningkatan  kontras[12].  Meningkatkan  kontras  gambar  menggunakan  HE  memiliki kekurangan,  terutama  saat  digunakan  pada  citra  medis  CT-Scan  dengan  intensitas  tinggi. Penerapan HE sederhana dapat mengakibatkan beberapa area gambar CT-Scan menjadi terlalu intens, menyebabkan kehilangan detail yang penting. Dalam kasus ini, CLAHE dapat menjadi solusi yang lebih sesuai[13]
Banyak  penelitian  telah  dilakukan  dalam  pengolahan  citra  medis,  termasuk  klasifikasi kanker kulit menggunakan metode Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbor (KNN)[14]  Namun,  pengembangan  terbaru  dalam Machine  Learning ,  yaitu Deep  Learning , menjanjikan akurasi yang lebih tinggi. Penelitian yang membandingkan SVM, KNN, dan CNN menunjukkan bahwa CNN mencapai akurasi tertinggi, yaitu 0,942[15]. Penelitian CNN untuk menguji  kemampuan  model  dalam  memprediksi  jenis  penyakit  ginjal  menggunakan  dataset yang diperoleh dari platform Kaggle telah dilakukan. Model CNN mampu mengklasifikasikan citra  dengan  baik  antara  ginjal  normal  dan  ginjal  kista.  Namun,  terdapat  kesulitan  dalam membedakan antara citra ginjal batu dan ginjal tumor karena kemiripan visualnya dengan citra ginjal kista. Hasil akhir dari uji coba menunjukkan tingkat akurasi sebesar 75,17% dengan nilai f1-score sebesar  68%[16].  CNN  digunakan  dalam  pengolahan  citra  medis  untuk  klasifikasi, segmentasi,  dan  deteksi[17],  Algoritma  ini  telah  diterapkan  dalam  beberapa  penelitian klasifikasi  citra  medis  [18][19].  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  mengadopsi  algoritma  CNN untuk melakukan klasifikasi tumor ginjal. Pada  tahap preprocessing, dilakukan proses resize
dan penggunaan teknik image enhancement dengan CLAHE untuk meningkatkan kontras pada citra CT-Scan.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI
Berdasarkan penelitian sebelumnya yang dipublikasikan di Connel University pada 8 April 2024 dengan judul Comparative Analysis of Image Enhancement Techniques for Brain Tumor Segmentation:  Contrast,  Histogram  and  Hybrid  Approaches.  penelitian  ini  membandingkan algoritma  image  enhancement  diantaranya  HE,  CLAHE,  HE-CLAHE  dan  CLAHE-HE,  dari penelitian ini. dari penelitian ini didapat kan Algoritma CLAHE mencapai akurasi 98,62 dan Dice 99,30 sedikit lebih rendah dibandingkan Algoritma CLAHE-HE dengan akurasi 98,60 dan Dice  99,29.  sedangkan  algoritma  HE  mendapatkan  akurasi  98,16  dan  Dice  99,07  dan  HE- CLAHE 98,57 akurasi dan 99,23 Dice. Baik AHE dan CLAHE sama memiliki performa yang baik, algoritma mana yang lebih tepat untuk digunakan pada penelitian tergantung pada aplikasi dan kebutuhan spesifik[20]
Penelitian lain nya mengenai clahe pada tahun 2019 dengan judul Comparative study of Histogram  Equalization  Enhancement  Techniques  for  Medical  Images,  penelitian  ini membandingkan  algoritma  image  enhancement  Adaptive  Histogram  Equalization  (AHE), Histogram  Equalization  (HE)  dan  Contras  Limited  Adaptive  Histogram  Equalization (CLAHE).  Hasil  dari  penelitian  ini  didapatkan  Algoritma  AHE  memiliki  nilai  Entropi  yang baik dan Nilai SNR yang stabil akan tetapi AHE mendapatkan nilai SSIM yang buruk. disisi lain Algoritma CLAHE memiliki nilai SIIM terbaik dengan nilai Entropi dan SNR Sedang[11].
Penelitian  ini  mengeksplorasi  Pengaruh  Contrast  Limited  Adaptive  Histogram Equalization  dalam  klasifikasi  CT  scan  tumor  ginjal  menggunakan  deep  learning.  Untuk mencapai  hasil  yang  optimal,  penelitian  ini  dibagi  menjadi  beberapa  tahap,  seperti  yang digambarkan dalam gambar berikut.

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Gambar 1. menggambarkan alur kerja yang Tahapannya meliputi Dataset, preprocessing data,  pembagian  data,  implementasi deep  learning ,  dan  evaluasi.  Tahapan  awal  adalah preprocessing, pada tahap ini dilakukan resizing dan image enhancement , untuk memastikan konsistensi data dengan input yang dibutuhkan dalam proses deep learning. Setelah itu, data yang telah diproses dari tahap sebelumnya akan dilatih menggunakan deep learning , data yang telah dilatih akan dievaluasi menggunakan metode confusion matrix .

## A. Dataset
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  berasal  dari  artikel  yang  dipublikasikan  di PubMed pada tahun 2022 dengan judul "Vision transformer and explainable transfer learning models  for  auto  detection  of  kidney  cyst,  stone  and  tumor  from  CT-Radiography".  Dataset original  terdiri  dari  12.466  data  dengan  4  kelas:  Normal,  kista,  batu,  dan  tumor.  dataset dikumpulkan dari rumah sakit di dhaka bangladesh, semua gambar diverifikasi oleh dokter dan ahli  teknologi  medis  untuk  memastikan  kembali  kebenaran  data.  kumpulan  data  yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 4.560 gambar CT ginjal, total ada dua kelas. 2.280 gambar kelas nomal, dan 2.280 kelas tumor[21].
Gambar 2 (a) Ginjal Normal Gambar 2 (b) Ginjal Tumor
Gambar 2 (a) menampilkan citra medis dari ginjal normal, yang telah diperoleh dari dataset terverifikasi. Dataset ini telah dikonfirmasi keakuratannya oleh dokter dan ahli teknologi medis. Sementara itu, Gambar 2 (b) memperlihatkan citra medis dari tumor ginjal, di mana area tumor telah ditandai dengan jelas untuk memudahkan identifikasi.

## B. Preprocessing
Preprocessing terbagi menjadi dua tahap: resizing dan image enhancement . Data akan di- resize dan ditingkatkan kontrasnya menggunakan proses image enhancement dengan metode CLAHE.  CLAHE  menggunakan  nilai  ambang  batas  yang  rendah  saat  mengubah histogram . Teknik ini meningkatkan kualitas gambar dengan meningkatkan kontras, sambil menghindari peningkatan noise yang berlebihan dan mengurangi efek bayangan tepi[22] Nilai ambang batas ditentukan dengan menggunakan batas klip [23].

## 1. Resize
Data CT-Scan Ginjal akan diubah ukurannya menjadi 224x224 piksel untuk menyesuaikan dengan input yang diharapkan oleh model MobileNetV2. Model MobileNetV2 dirancang untuk menerima  input  gambar  dengan  dimensi  224x224  piksel,  meskipun  model  ini  juga  dapat menerima input dengan dimensi yang lebih kecil, mulai dari 96x96 piksel[24].

## 2. Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization (CLAHE)
CLAHE  diterapkan  untuk  meningkatkan  kontras  pada  gambar  sebelum  Deep  Learning. Teknik ini membatasi amplifikasi histogram dengan nilai batas (clip limit) untuk mengurangi keabuan gambar. Histogram asli tiap blok gambar dipotong dari atas jika melebihi clip limit. Bagian histogram yang dipotong ini kemudian didistribusikan secara merata ke seluruh rentang piksel dalam histogram.

## Gambar 3. Proses pemotongan dan redistribusi histogram (Gabriel Fillipe CC, EURASIP Journal on Image and Video Processing 2019)
Gambar 3, Histogram CLAHE adalah representasi grafis distribusi nilai intensitas piksel dalam gambar yang telah diproses dengan teknik CLAHE. Sumbur X (Nilai Intensitas Piksel) Menunjukkan  nilai  intensitas  piksel  dalam  gambar,  mulai  dari  0  (hitam)  hingga  255  (putih). Sumbur  Y  (Jumlah  Piksel)  Menunjukkan  jumlah  piksel  dalam  gambar  yang  memiliki  nilai intensitas piksel yang sesuai dengan nilai pada sumbur X. CLAHE di OpenCV memanfaatkan dua  parameter  utama:  tile  grid  size  dan  clip  limit.  Pertama,  tile  grid  size  dan  clip  limit ditentukan. Kemudian, histogram dibuat untuk setiap tile (kotak kecil) pada gambar. Histogram
tile dipotong berdasarkan clip limit, nilai di atas clip limit didistribusikan kembali ke seluruh histogram[25].  histogram  yang  telah  diubah  diterapkan  pada  gambar  untuk  meningkatkan kontras.

## C. Deep Learning
Setelah dataset dilakukan CLAHE dan resize , selanjutnya data dibagi menjadi data latih, data validasi, dan data uji. Proses pembagian dataset dibagi dengan rasio 80% dari total dataset digunakan untuk pelatihan, 10% untuk validasi, dan 10% untuk pengujian. Sehingga masing- masing kelas terdiri dari 1824 data latih, 228 data validasi, 228 data uji .
T ABEL I P EMBAGIAN D ATASET Dataset Non-CLAHE Dataset CLAHE Kelas Pelatihan (80%) Validasi (10%) Pengujian (10%) Pelatihan (80%) Validasi (10%) Pengujian (10%) Normal 1824 228 228 1824 228 228 Tumor 1824 228 228 1824 228 228

## 1. MobileNetV2
MobileNetV2 merupakan  CNN  yang  telah  digunakan  untuk  masalah  klasifikasi[26], MobileNetV2 memiliki  struktur  yang  terdiri  dari  beberapa  lapisan konvolusi standar  dengan ukuran kernel 3 × 3 piksel, yang menghasilkan 32 channel output . Kemudian, terdapat beberapa lapisan bottleneck residual yang menerapkan proses depthwise separable convolution dengan ukuran kernel 3 × 3 piksel. Pada bagian akhir dari model dasar ini, terdapat lapisan konvolusi pointwise yang menghasilkan output dengan dimensi 7 × 7 × 1024 piksel, yang ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Arsitektur MobileNetV2

## 2. Evaluasi
Dalam  evaluasi  efektivitas  jaringan  saraf,  penggunaan  metrik  seperti  akurasi,  presisi, recall,  F1  score,  dan  confusion  matrix  adalah  krusial.  Semua  metrik  ini,  beserta  rumus matematisnya,  diuraikan  secara  rinci  dalam  bagian  ini  untuk  memberikan  pemahaman  yang mendalam  tentang  performa  model[27].  Model  akan  diuji  menggunakan  data  uji  yang  telah
dipisahkan  sebelumnya.  Data  uji  terbagi  menjadi  dua  kategori,  tumor  dan  normal.  Terdapat total 228 data uji untuk kategori tumor dan 228 data uji untuk kategori normal.
1. Accuracy
Accuracy mengukur  persentase instance yang  diklasifikasikan  secara  benar  dari  total jumlah instance dalam dataset.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝐹𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑃+𝐹𝑁 (1)
Dalam  klasifikasi  multikelas,  akurasi  memperhitungkan  semua  kelas  dan  menghitung persentase instance yang diklasifikasikan secara benar di semua kelas
2. Precission
Precission menilai kemampuan model dalam mengidentifikasi dengan benar instance yang sesuai dengan kelas tertentu dari semua contoh yang diprediksi oleh model sebagai kelas tersebut.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2)

## 3. Recall
Recall ,  dikenal  sebagai  sensitivitas  atau  tingkat  positif  actual[28],  merupakan  metrik evaluasi  penting  dalam  klasifikasi  multikelas  dalam  deep  learning.  recall  menghitung berapa persen ketepatan model dalam memprediksi kelas positif yang sebenarnya.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
4. F1-Score
F1  Skor adalah  rata-rata  harmonik  dari  presisi  dan  recall.  Dalam  klasifikasi  multikelas, skornya dihitung untuk setiap kelas secara terpisah  dan kemudian dikumpulkan menjadi satu nilai.
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛×𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
(4)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Penerapan Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization
Proses ini bertujuan untuk menemukan kombinasi optimal dari nilai Clip limit yang akan diterapkan  pada  model MobileNetV2 selama  proses  pelatihan  data.  Penyesuaian  model  ini ditujukan untuk mencapai kinerja terbaik dalam hal f1-score dan accuracy pada data validasi asli.
T ABEL II
H ASIL P EMILIHAN C LIP L IMIT
No. Rasio Dataset Optimizer Tile Grid Clip Limit F1 Score Accuracy 1 80:20 Adam 8x8 2 99,13 99,12 2 80:20 Adam 8x8 12 97,55 97,59 3 80:20 Adam 8x8 20 99.56 99,56 4 80:20 SGD 8x8 2 93,72 93,42 5 80:20 SGD 8x8 12 89,58 89,04 6 80:20 SGD 8x8 20 92,69 92,32 7 80:20 Adagrad 8x8 2 88,55 88,60 8 80:20 Adagrad 8x8 12 85,45 85,96 9 80:20 Adagrad 8x8 20 88,07 87,94
Tabel II menampilkan hasil dari pemilihan clip limit yang akan digunakan pada pelatihan clahe . pelatihan model dilakukan pada 3 Nilai Clip Limit yaitu 2, 12, dan 20. Penerapan CLAHE dengan clip  limit 20 pada citra medis memungkinkan peningkatan kontras yang  lebih besar, memfasilitasi pemisahan struktur citra dengan lebih jelas, seperti membedakan antara jaringan normal dan tumor. Ukuran tile grid 8x8 memperhalus penyesuaian kontras, meningkatkan detail dan  visibilitas  fitur  penting.  Kombinasi  dataset  yang  seimbang  dan  penggunaan  optimizer Adam telah terbukti efektif dengan Memperoleh hasil pelatihan dengan accuracy tertinggi pada eksperimen ke-3 dengan perolehan f1-score 99,56% dan accuracy 99,56%.
(a) Non-Clahe (b) Clip Limit 2 (c) Clip Limit 12 (d) Clip Limit 20
Gambar 5. Perbandingan Citra Non-CLAHE dan Citra CLAHE Gambar  5  (a)  menunjukkan  citra  medis  ginjal  normal  tanpa  penerapan  CLAHE,  dan histogram untuk citra tersebut dapat dilihat pada Gambar 6 (a). Sementara itu, Gambar 5 (b) menampilkan citra medis ginjal normal setelah penerapan CLAHE dengan clip limit 2, dengan histogramnya ditampilkan pada Gambar 6 (b). Gambar 5 (c) memperlihatkan citra medis ginjal normal dengan penerapan CLAHE clip limit 12, yang histogramnya dapat dilihat pada Gambar 6  (c).  Terakhir,  Gambar  5  (d)  menunjukkan  citra  medis  ginjal  normal  setelah  penerapan CLAHE dengan clip limit 20, dengan histogramnya ditampilkan pada Gambar 6 (d).
Gambar 6 (a) Histogram Citra ginjal Non Clahe
Gambar 6 (b) Histogram Citra ginjal Clahe dengan
Clip limit 2
Gambar 6 (a) Histogram Citra ginjal Non Clahe dengan Clip Limit 12
Gambar 6 (a) Histogram Citra ginjal Non Clahe dengan Clip Limit 20

## B. Proses Training
Model  MobileNetV2  dari  TensorFlow  akan  dilatih  untuk  mengenali  citra  dengan baik.  Data  dibagi  menjadi  80%  untuk  pelatihan,  20%  untuk  validasi  dan  uji.  Model dioptimalkan  dengan  3  optimizer  (Adam,  SGD,  Adagrad)  dan  3  learning  rate  (0.01, 0.001, 0.0001) untuk mencari kombinasi terbaik. Pelatihan berlangsung selama 50 epoch, dan  dihentikan  jika  akurasi  validasi  tidak  meningkat  selama  10  epoch  berturut-turut (early  stopping).  Performa  model  dievaluasi  dengan  precision,  recall,  f1-score,  dan accuracy, dihitung dari confusion matrix.
T ABEL III H ASIL T RAIN D ATASET N ON -C LAHE NO Optimizer Learning Rate Training Loss Training Accuracy Validation Loss Validation Accuracy 1 Adam 0,01 0.3200 0.8972 0.0582 0.9868 2 Adam 0,001 0.2209 0,9117 0.1224 0.9868 3 Adam 0,0001 0.6146 0.6993 0.4011 0.8570 4 SGD 0,01 0.3703 0.8366 0.1725 0.9518 5 SGD 0,001 0.4290 0.7950 0.3184 0.9145 6 SGD 0,0001 0.7635 0.6102 0.5112 0.8377 7 Adagrad 0,01 0.3122 0.8662 0.2105 0.9605 8 Adagrad 0,001 0.7650 0.6102 0.5269 0.7763 9 Adagrad 0,0001 1.0915 0.4989 0.7453 0.4605
Tabel III menampilkan pelatihan model menggunakan dataset non-clahe . Proses pelatihan dilakukan  dengan  variasi hyperparameter dan Learning  Rate yang  berbeda,  dengan  iterasi hingga  50  epoch.  Eksperimen  kedua  menunjukkan  hasil  pelatihan  dengan validation  binary accuracy tertinggi untuk dataset non-clahe , dengan training accuracy mencapai 91,17% dan validation accuracy mencapai 98,68% .
Gambar 7. Grafik Pelatihan Dataset Non-Clahe
Gambar  7  menunjukkan  grafik  pelatihan  untuk  dataset non-clahe pada  percobaan  ke-2 menggunakan optimizer Adam dengan learning rate 0.001. Pada grafik terdapat garis biru yang menunjukkan  binary  accuracy  dan  garis  oranye  menunjukkan  validasi.  Eksperimen  ini mendapatkan  hasil training  binary  accuracy 0.9117  dan validation  binary  accuracy 0.9868. menunjukkan peningkatan performa dan minimnya overfitting.
T ABEL IV H ASIL T RAIN D ATASET C LAHE NO Optimizer Learning Rate Training Loss Training Accuracy Validation Loss Validation Accuracy 1 Adam 0,01 0.0238 0.9929 0.0096 0.9956 2 Adam 0,001 0.0811 0.9838 0.0786 0.9868 3 Adam 0,0001 0.2283 0.9397 0.2097 0.9474 4 SGD 0,01 0.0853 0.9756 0.0691 0.9846 5 SGD 0,001 0.1806 0.9454 0.1656 0.9518 6 SGD 0,0001 0.4352 0.8259 0.3912 0.8991
NO Optimizer Learning Rate Training Loss Training Accuracy Validation Loss Validation Accuracy 7 Adagrad 0,01 0.1154 0.9775 0.1030 0.9868 8 Adagrad 0,001 0.4511 0.8161 0.4380 0.8421 9 Adagrad 0,0001 0.7670 0.4978 0.7188 0.4846
Tabel IV menampilkan pelatihan model menggunakan dataset CLAHE. Proses pelatihan dilakukan  dengan variasi  hyperparameter dan Learning  Rate yang  berbeda,  dengan  iterasi hingga 50 epoch. Eksperimen pertama menunjukkan hasil pelatihan dengan training accuracy untuk dataset CLAHE, dengan training accuracy mencapai 99,29% dan validation accuracy mencapai 99,56%.
Gambar 8. Grafik Pelatihan Dataset Clahe
Gambar  8  menunjukkan  grafik  pelatihan  untuk  dataset clahe pada  percobaan  ke-2 menggunakan optimizer Adam dengan learning rate 0.001. pada grafik terdapat garis biru yang menunjukkan  binary  accuracy  dan  garis  oranye  menunjukkan  validasi,  Eksperimen  ini mendapatkan  hasil training  binary  accuracy 0.9929  dan validation  binary  accuracy 0.9956. menunjukkan peningkatan performa dan minimnya overfitting.

## C. Pengujian Model
Setelah menyelesaikan pelatihan model dengan dataset non-clahe dan dataset yang telah ditingkatkan  kontrasnya  menggunakan  CLAHE,  langkah  berikutnya  adalah  menguji  model menggunakan dataset pengujian. Pengujian ini akan mencakup semua model yang telah dilatih dengan  kedua  jenis  dataset  tersebut.  Evaluasi  kinerja  model  akan  dilakukan  dengan menganalisis confusion matrix, memperhatikan nilai akurasi, presisi, recall, dan f1-score, serta hasil prediksi untuk setiap kelas .
T ABEL V H ASIL P ENGUJIAN M ENGGUNAKAN D ATASET N ON - CLAHE DAN D ATASET C LAHE No. Rasio Dataset Dataset Optimizer Learning Rate Accuracy Precision Recall F1-Score 1 80:20 Non CLahe Adam 0.01 98.68 99.55 97.81 98.67 2 80:20 Non CLahe Adam 0.001 53.95 56.16 35.96 43.85 3 80:20 Non CLahe Adam 0.0001 88.82 88.31 89.47 88.89 4 80:20 Non CLahe SGD 0.01 96.93 94.21 100.00 97.02 5 80:20 Non CLahe SGD 0.001 91.89 89.30 95.18 92.14 6 80:20 Non CLahe SGD 0.0001 92.14 81.57 91.23 86.13 7 80:20 Non CLahe Adagrad 0.01 97.15 96.14 98.25 97.18 8 80:20 Non CLahe Adagrad 0.001 80.48 81.17 79.39 80.27 9 80:20 Non CLahe Adagrad 0.0001 44.30 44.25 43.86 44.05 10 80:20 CLAHE Adam 0.01 99.56 99.13 100.00 99.56
Tabel  V  merupakan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  data  uji  yang  belum pernah  digunakan  sebelumnya.  Hasil  pengujian  pada  dataset non-clahe mencapai  akurasi tertinggi pada percobaan ke-1, sedangkan pada dataset clahe mencapai akurasi tertinggi pada percobaan ke-10.
Gambar 9 . Confusion Matrix Dataset Non-Clahe
Gambar 9. Predicted Labels menunjukkan label yang diprediksi oleh  model, sementara True Labels menunjukkan label yang sebenarnya. Model ini sangat akurat dalam memprediksi kedua  kelas,  hanya  membuat  2  kesalahan  prediksi  di  mana  data  Normal  diprediksi  sebagai Tumor, dan tidak ada kesalahan prediksi untuk data Tumor yang diprediksi sebagai Normal. Hasil  pengujian  dari  percobaan  ke-1  dapat  dilihat  pada  Gambar  8  yang  menunjukkan  hasil confusion  matrix dengan accuracy 98.68%, precision 99.55%, recall 97.81%, f1-score 98.67%.
No. Rasio Dataset Dataset Optimizer Learning Rate Accuracy Precision Recall F1-Score 11 80:20 CLAHE Adam 0.001 98.46 97.02 100.00 98.49 12 80:20 CLAHE Adam 0,0001 95.61 96.43 94.74 95.58 13 80:20 CLAHE SGD 0,01 99.12 99.56 98.68 99.12 14 80:20 CLAHE SGD 0,001 98.46 97.02 100.00 98.49 15 80:20 CLAHE SGD 0,0001 87.61 88.16 91.83 83.77 16 80:20 CLAHE Adagrad 0,01 99.12 98.70 99.56 99.13 17 80:20 CLAHE Adagrad 0,001 86.62 85.84 87.72 86.77 18 80:20 CLAHE Adagrad 0.0001 63.60 62.50 67.98 65.13
Gambar 10. Predicted Labels menunjukkan label yang diprediksi oleh model, sementara True Labels menunjukkan label yang sebenarnya. Model ini sangat akurat dalam memprediksi kedua  kelas,  hanya  membuat  2  kesalahan  prediksi  di  mana  data  Normal  diprediksi  sebagai Tumor, dan tidak ada kesalahan prediksi untuk data Tumor yang diprediksi sebagai Normal, Hasil  pengujian  dari  percobaan  ke-10  dapat  dilihat  pada  Gambar  9  yang  menunjukkan  hasil confusion matrix dengan accuracy 99.56%, precision 99.13%, recall 100%, f1-score 99.56%.

## D. Perbandingan Hasil Dataset NON-CLAHE dan CLAHE
setelah menguji dua jenis citra, yaitu citra Non-CLAHE dan citra yang telah ditingkatkan kontrasnya  menggunakan  metode  CLAHE.  Dilakukan  perbandingan  antara  keduanya, tujuannya  adalah  untuk  mengevaluasi  dampak  penggunaan  CLAHE  dalam  meningkatkan kualitas citra serta memahami perbedaan antara keduanya dalam konteks pengolahan citra dan analisis visual. CLAHE terbukti meningkatkan akurasi, presisi, dan recall dibandingkan citra Non-CLAHE,  menunjukkan  bahwa  CLAHE  efektif  dalam  meningkatkan  performa  model pengenalan  citra.  CLAHE  mengatasi  kontras  rendah  yang  terlihat  pada  citra  Non-CLAHE, menghasilkan  gambar  yang  lebih  tajam  dan  jelas.  Namun,  perlu  dicatat  bahwa  penggunaan CLAHE tidak selalu menghasilkan hasil yang lebih baik dalam setiap situasi, dan pengaturan parameter  yang  tepat  sangat  penting  untuk  menghindari  peningkatan  noise  dalam  citra. Perbandingan ini menunjukkan bahwa CLAHE lebih cocok untuk citra dengan kontras rendah, terutama dalam bidang citra medis di mana teknik ini dapat sangat berguna untuk meningkatkan visualisasi  detail  anatomi.  Keseluruhan,  perbandingan  antara  citra  CLAHE  dan  asli  penting dalam  pengambilan  keputusan  terkait  pengolahan  citra  untuk  memilih  metode  yang  paling sesuai dengan tujuan yang diinginkan..

## Gambar 11. Grafik Perbandingan Pengujian Non-Clahe dan Clahe
Gambar  11.  menampilkan  grafik  perbandingan  dari  hasil  pengujian  model  dataset non- clahe dan  dataset clahe .  Dari  grafik  tersebut  menunjukkan  bahwa  model  dengan  dataset CLAHE memiliki performa tertinggi yaitu, accuracy 99.56%, precision 99.13%, recall 100%, f1-score 99.56%.. sedangkan model dengan dataset non-clahe menghasilkan performa sedikit lebih rendah yaitu, accuracy 98.68%, precision 99.55%, recall 97.81%, f1-score 98.67%.

## IV. K ESIMPULAN
Klasifikasi  citra  ginjal  normal  dan  tumor  dilakukan  menggunakan CNN  MobileNetV2 . Dataset yang digunakan terdiri dari 2.280 CT scan normal dan 2.280 CT scan tumor. Kinerja model dievaluasi menggunakan confusion matrix untuk memperoleh nilai precision, recall, f1- score , dan accuracy . Hasil percobaan pada dataset non-clahe menunjukkan bahwa hasil terbaik diperoleh  pada  rasio  pembagian  80:20  dengan optimizer  Adam dan learning  rate 0,01, menghasilkan f1-score sebesar  98,67%  dan accuracy 98,68%.  Sementara  itu,  hasil  terbaik dengan data yang telah diproses menggunakan CLAHE diperoleh dengan kombinasi clip limit 20 dan tile grid 8x8, menggunakan optimizer Adam dengan learning rate 0,01, menghasilkan f1-score sebesar 99,56% dan accuracy 99,56%. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa penggunaan CLAHE meningkatkan performa model dalam mengklasifikasikan citra CT scan.
Hasil  ini  sangat  penting  dalam  konteks  eksperimental  karena  menunjukkan  potensi  untuk mendiagnosis  tumor  ginjal  dengan  lebih  akurat  dan  efisien,  yang  dapat  meningkatkan  hasil diagnosa  pasien  dan  mengurangi  risiko  kesalahan  diagnosa.  Hal  ini  sangat  penting  bagi  ahli radiologi, karena dapat membantu mereka dalam membuat diagnosis yang lebih tepat dan cepat. Disarankan  untuk  mempertimbangkan  penambahan  jumlah  data  citra  yang  dilatih,  variasi kombinasi clip limit dan tile grid, serta eksplorasi penggunaan kombinasi metode peningkatan citra  lainnya  seperti  Contrast  Stretching  atau  Gamma  Correction.  Penelitian  lebih  lanjut diperlukan untuk menguji efektivitas model ini dalam kondisi klinis nyata.

## R EFERENCES
[1]  V. V. Patel, A. R. Yadav, P. Jain, and L. R. Cenkeramaddi, “A Systematic Kidney Tumor Segmentation  and  Classification  Framework  using  Adaptive  and  Attentive-based  Deep Learning  Networks  with  Improved  Crayfish  Optimization  Algorithm,” IEEE  Access , 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3410833.
[2]  L. Corbat, J. Henriet, Y. Chaussy, and J.-C. Lapayre, “Fusion of multiple segmentations of medical images using OV 2 ASSION and Deep Learning methods: Application to CT- Scans for tumoral kidney,” 2020.
[3]  World Cancer  Research  Fund  International,  “Kidney  cancer  statistics,” https://www.wcrf.org/cancer-trends/kidney-cancer-statistics/ ,  2020.  Accessed:  May  09, 2024. [Online]. Available: https://www.wcrf.org/cancer-trends/kidney-cancer-statistics/
[4]  Z.  Riaz,  B.  Khan,  S.  Abdullah,  S.  Khan,  and  M.  S.  Islam,  “Lung  Tumor  Image Segmentation  from  Computer  Tomography  Images  Using  MobileNetV2  and  Transfer Learning,” Bioengineering , vol. 10,
no. 8, Aug. 2023,
doi:
10.3390/bioengineering10080981.
[5]  G. M. Ghiggeri et al. , “A two-stage renal disease classification based on transfer learning with hyperparameters optimization,” croatia, Apr. 2023. doi:
10.3389/fmed.2023.1106717.
[6]  W.  Alhazmi  and  T.  Turki,  “Applying  Deep  Transfer  Learning  to  Assess  the  Impact  of Imaging Modalities on Colon Cancer Detection,” Diagnostics , vol. 13, no. 10, May 2023, doi: 10.3390/diagnostics13101721.
[7]  S. Singh, V. Saxena, and B. Bhimrao, “A Fine Tuned Pre-trained Model for Classification of  Brain  Tumor  using  Magnetic  Resonance  Imaging.”  [Online].  Available: https://www.researchgate.net/publication/378240870
[8]  J.  Kers et  al. ,  “Deep  learning-based  classification  of  kidney  transplant  pathology:  a retrospective, multicentre, proof-of-concept study,” Lancet Digit Health , vol. 4, no. 1, pp. e18–e26, Jan. 2022, doi: 10.1016/S2589-7500(21)00211-9.
[9]  T.  Mahmood,  J.  Li,  Y.  Pei,  and  F.  Akhtar,  “An  automated  in-depth  feature  learning algorithm  for  breast  abnormality  prognosis  and  robust  characterization  from mammography images using deep transfer learning,” Biology (Basel) , vol. 10, no. 9, Sep. 2021, doi: 10.3390/biology10090859.
[10]  S.  Saifullah  and  R.  Drezewski,  “Modified  Histogram  Equalization  for  Improved  CNN Medical Image Segmentation,” in Procedia Computer Science , Elsevier B.V., 2023, pp. 3021–3030. doi: 10.1016/j.procs.2023.10.295.
[11]  A. N. Ismael, N. H. Ajam, and Z. S. Jumaa, “Comparative study of Histogram Equalization Enhancement Techniques for Medical Images,” Int J Sci Eng Res , vol. 10, no. 6, 2019, [Online]. Available: http://www.ijser.org
[12]  N.  Salem,  H.  Malik,  and  A.  Shams,  “Medical  image  enhancement  based  on  histogram algorithms,”  in Procedia  Computer  Science ,  Elsevier  B.V.,  2019,  pp.  300–311.  doi: 10.1016/j.procs.2019.12.112.
[13]  M. Kyriakopoulou, “Histogram Equalization on Medical Images: CLAHE implementation on  CT  images,”  Greece,  May  2020.  Accessed:  Jun.  15,  2024.  [Online].  Available: https://eclass.hmu.gr/modules/document/index.php?course=TP283download=/6069a1b 4Lu7B/6069a1cegUDz.pdf
[14]  M.  Faruk  and  N.  Nafi’iyah,  “Telematika  Klasifikasi  Kanker  Kulit  Berdasarkan  Fitur Tekstur, Fitur Warna Citra Menggunakan SVM dan KNN,” vol. 13, no. 2, pp. 100–109, 2020, doi: 10.35671/telematika.v13i2.987.
[15]  M.  F.  Naufal,  “Analisis  Perbandingan  Algoritma  SVM,  KNN,  Dan  CNN  Untuk Klasifikasi Citra Cuaca”, doi: 10.25126/jtiik.202184553.
[16]  F.  Aulia et  al. ,  “Implementasi  Algoritma  Convolutional  Neural  Network  untuk Mendeteksi  Penyakit  Ginjal  Implementation  Of  Convolutional  Neural  Network  For Detecting Kidney Disease.” [Online]. Available:
http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/
[17]  D.  Gunawan  and  H.  Setiawan,  “Convolutional  Neural  Network  dalam  Analisis  Citra Medis,” Dec. 2022.
[18]  D.  Abdillah  Salafy,  F.  Yanto,  S.  Agustian,  and  F.  Insani,  “KLIK:  Kajian  Ilmiah Informatika  dan  Komputer  Perbandingan  Klasifikasi  Citra  CT-Scan  Kanker  Paru-Paru Menggunakan Image Enhancement CLAHE Pada EfficientNet-B0,” Media Online , vol. 4, no. 3, pp. 1651–1659, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i3.1514.
[19]  A. Salam, F. Yanto, S. Agustian, and S. Ramadhani, “KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer Perbandingan Klasifikasi Citra CT-Scan Kanker Paru-Paru Menggunakan Contrast Stretching Pada CNN dengan EfficientNet-B0,” Media Online , vol. 4, no. 3, pp. 1341–1351, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i3.1448.
[20]  S.  Saifullah,  A.  Pranolo,  and  R.  Dreżewski,  “Comparative  Analysis  of  Image Enhancement  Techniques  for  Brain  Tumor  Segmentation:  Contrast,  Histogram,  and Hybrid Approaches,” Apr. 2024. doi: https://doi.org/10.1051/e3sconf/202450101020.
[21]  M.  N.  Islam,  M.  Hasan,  M.  K.  Hossain,  M.  G.  R.  Alam,  M.  Z.  Uddin,  and  A.  Soylu, “Vision transformer and explainable transfer learning models for auto detection of kidney cyst,  stone  and  tumor  from  CT-radiography,” Sci  Rep ,  vol.  12,  no.  1,  Dec.  2022,  doi: 10.1038/s41598-022-15634-4.
[22]  S. Saifullah, “Analisis Perbandingan HE Dan CLAHE pada Image Enhancement dalam Proses Segmenasi Citra Untuk Deteksi Fertilitas Telur,” Yogyakarta, Mar. 2020.
[23]  J.  W.  Gichoya et  al. ,  “AI  recognition  of  patient  race  in  medical  imaging:  a  modelling study,” Lancet Digit Health , vol. 4, no. 6, pp. e406–e414, Jun. 2022, doi: 10.1016/S2589- 7500(22)00063-2.
[24]  M. Sandler, A. Howard, M. Zhu, A. Zhmoginov, and L.-C. Chen, “MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks,” Jan. 2019, doi:
https://doi.org/10.48550/arXiv.1801.04381.
[25]  F.  M.  Hana  and  I.  D.  Maulida,  “Analysis  of  contrast  limited  adaptive  histogram equalization (CLAHE) parameters on finger knuckle print identification,” in Journal of Physics:  Conference  Series ,  IOP  Publishing  Ltd,  Feb.  2021.  doi:  10.1088/1742- 6596/1764/1/012049.
[26]  W.  Hastomo,  A.  Satyo  Bayangkari  Karno,  E.  Sestri,  E.  Karla,  and  D.  Arif,  “Arsitektur MobilenetV2 Untuk Mendeteksi Citra X-Ray Covid-19,” vol. 5, no. 2, pp. 295–303, 2022, doi: 10.31764/justek.vXiY.ZZZ.
[27]  M. Pandiyarajan and R. S. Valarmathi, “Deep Learning Techniques in Classification of Stages in Dementia: An Ensemble Approach,” Journal of Advanced Research in Applied Sciences  and  Engineering  Technology ,  vol.  36,  no.  1,  pp.  131–146,  Jun.  2024,  doi: 10.37934/araset.36.1.131146.
[28]  A.  Tedyyana,  O.  Ghazali,  and  O.  W.  Purbo,  “Machine  learning  for  network  defense: automated DDoS detection with telegram notification integration,” Indonesian Journal of Electrical  Engineering  and  Computer  Science ,  vol.  34,  no.  2,  p.  1102,  May  2024,  doi: 10.11591/ijeecs.v34.i2.pp1102-1109.