## Segmentasi Ruang Jantung Dalam Kondisi Kardiomegali Menggunakan Metode CNN Dengan Arsitektur U-Net
Tommy Saputra [1] , Siti Nurmaini [2]* , Muhammad Taufik Roseno [3] , Hadi Syaputra [4]
Magister Ilmu Komputer, Universitas Sriwijaya [1], [2]
Ilmu Komputer, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Sumatera Selatan [3], [4] Jl. Raya Palembang - Prabumulih Km. 32 Indralaya, OI, Sumatera Selatan 30662, Telp. 0711-58069 [1], [2] Jl. Letnan Murod Nomor 55 Talang Ratu Km5, Palembang  30128, Telp. 0811-720-8110 [3], [4]
09012682226012@students.ilkom.unsri.ac.id [1] , siti_nurmaini@unsri.ac.id [2] , mtaufikroseno@uss.ac.id [3] , hadisyaputra@uss.ac.id [4 ]
Abstract— Cardiomegaly is a disease in which sufferers show no  symptoms  and  have  symptoms  such  as  shortness  of  breath, abnormal  heartbeat  and  edema.  Cardiomegaly  will  cause  the sufferer's  heart  to  pump  harder  than  usual.  Early  diagnosis  of cardiomegaly can help make decisions about whether the heart is abnormal or normal. In addition, due to the problem that manual examination  takes  time  and  requires  human  interpretation  and experience, tools are needed to automatically develop and identify normal  and  abnormal  hearts.  Therefore,  this  study  proposes cardiac  chamber  segmentation  using  2D  (two-dimensional) ultrasound convolutional neural networks for rapid cardiomegaly screening  in  clinical  applications  based  on  heart  ultrasound examination.  The  proposed  approach  uses  a  CNN  with  a  U-Net architecture  model  with  abnormal  and  normal  heart  data.  The research  results  obtained  used  the  pixel  matrix  evaluation Avg_accuracy of 99.50%, Val_accuracy of 97.98% and Mean_IoU of 90.01%.
Keywords— Segmentation, Cardiomegaly, Convolutional Neural Network, U-Net
Abstrak—Kardiomegali  merupakan  penyakit  yang  tidak memiliki  tanda  atau  gejala  pada  beberapa  penderitanya  dan kemungkinan memiliki gejala seperti sesak napas, detak jantung tidak  normal,  dan  edema.  Kardiomegali  akan  menyebabkan jantung  penderita  memompa  lebih  keras  dari  biasanya  atau secara bertahap merusak otot jantung seperti jantung berdebar, sesak  dada,  dan  sesak  napas.  Mendiagnosis  dini  kardiomegali dapat  membantu  membuat  keputusan  jantung  dalam  keadaan abnormal  atau  normal.  Selain  itu,  sehubungan  dengan  masalah dalam  pemeriksaan  secara  manual  akan  memakan  waktu  dan kebutuhan  interpretasi  serta  pengalaman  manusia,  maka diperlukan  alat  bantu  untuk  secara  otomatis  mengembangkan dan mengidentifikasi jantung normal dan jantung yang abnormal. Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  mengusulkan  segmentasi  ruang jantung  dengan  menggunakan  jaringan  saraf  konvolusional  2D (dua  dimensi)  ultrasound  untuk  skrining  kardiomegali  secara cepat  dalam  aplikasi  klinis  berdasarkan  pemeriksaan  USG jantung. Pendekatan yang diusulkan menggunakan CNN dengan model  arsitektur  U-Net  dengan  data  jantung  abnormal  dan normal.  Hasil  penelitian  yang  diperoleh  menggunakan  evaluasi matriks piksel Avg_akurasi sebesar  99,50%, Val_akurasi 97,98% dan Mean_IoU sebesar 90,01%.
Kata Kunci— Segmentasi, Kardiomegali, Convolutional Neural Network, U-Net

## I. P ENDAHULUAN
Jantung yang membesar, yang dikenal sebagai kardiomegali,  bukanlah  penyakit  serius,  dan  mungkin  tidak memiliki tanda dan memiliki gejala, seperti sesak napas, detak jantung tidak normal (aritmia), dan edema. Kardiomegali akan menyebabkan  jantung  penderita  memompa  lebih  keras  dari biasanya atau secara bertahap merusak otot jantung. Pada detak jantung  yang  tidak  normal  dapat  menyebabkan  pembesaran jantung,  mengakibatkan  tekanan  darah  tinggi,  penyakit  katup jantung,  dan  kardiomiopati.  Risiko  komplikasi  kardiomegali termasuk  gagal  jantung,  pembekuan  darah,  murmur  jantung, dan serangan jantung [1].
Berdasarkan  data  Riskesdas  2019  menyebutkan  bahwa  17 dari 1100 orang atau sekitar 2.774.135 orang di Indonesia dan salah satu pulau di jawa terdapat 365.427 orang yang menderita penyakit  jantung  dalam  kondisi  kardiomegali  [2].  Mayoritas penderita  kardiomegali  adalah  seseorang  yang  usia  lebih  dari 55 tahun, sedangkan minoritasnya penderita kardiomegali lebih ke bayi dan anak-anak.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  [3]  dalam melakukan  klasifikasi  citra  jantung  janin  yang  belum  sampai objek  didapatkan  jantung  janin,  maka  perlu  dilakukan segmentasi.
Segmentasi citra adalah proses pemisahan antara objek atau area  yang  menarik  ( foreground )  dengan  latar  belakang ( background )  dalam  citra  digital.  Proses  ini  sangat  penting dalam pemrosesan citra karena membantu dalam memisahkan objek yang ingin dianalisis atau dikenali dari latar belakangnya. Ada dua jenis utama segmentasi  citra, yaitu full segmentation dan partial segmentation. [4]
Dalam pemrosesan citra medis, pemilihan model dan teknik deep  learning yang  sesuai  dapat  memainkan  peran  penting dalam  mencapai  hasil  yang  baik.  Seringkali,  jenis  citra  dan masalah  yang  ingin  dipecahkan  akan  mempengaruhi  pilihan model yang tepat.[5]
CNN  dengan  arsitektur  U-Net  adalah  pilihan  yang  umum digunakan dalam segmentasi citra medis, termasuk segmentasi ruang  jantung  dalam  kondisi  kardiomegali.  U-Net adalah arsitektur  jaringan  saraf  tiruan  yang  khusus  dirancang  untuk
tugas segmentasi, dan ia memiliki lapisan konvolusi yang dapat mengambil  fitur-fitur  dari  berbagai  tingkat  abstraksi  dalam citra.  Ini  membuatnya  sangat  efektif  dalam  memisahkan  area yang berbeda dalam citra medis [6].
Pada beberapa penelitian yang telah dilakukan sebelumnya dalam  segmentasi  jantung  dalam  kondisi  kardiomegali  yang menggunakan  arsitektur  U-Net  dengan  menghasilkan  nilai akurasi  93,00%  [7],  selain  itu  pada  penelitian  terdahulu  yang menggunakan  metode  CNN  dengan  arsitektur  U-Net+CRF dengan menghasilkan nilai akurasi 95,03% [8], maka memilih CNN menggunakan arsitektur U-Net bisa menjadi pilihan yang lebih baik. Penting untuk diingat bahwa dalam pengembangan model deep  learning ,  sangat  penting  untuk  melakukan eksperimen,  menyesuaikan  arsitektur,  dan  menyesuaikan parameter untuk mendapatkan hasil terbaik. Setiap dataset dan masalah bisa memiliki karakteristik yang berbeda. Oleh karena itu,  perlu  adanya  adaptasi  khusus  untuk  mencapai  hasil  yang optimal.  Terus  berkembangnya  teknologi deep  learning akan terus membantu dalam meningkatkan kemampuan analisis citra medis  untuk  diagnosis  penyakit  jantung  dan  banyak  masalah medis lainnya sehingga pada penelitian ini mengusulkan untuk melakukan  proses  segmentasi  ruang  jantung  dalam  kondisi kardiomegali dengan teknik segmentasi yang diusulkan adalah menggunakan Convolutional Neural Network dengan arsitektur U-Net .
II. L

## ANDASAN T EORI

## A. Kardiomegali
Kardiomegali  adalah  sebuah  kondisi  dalam  keadaan anatomis pada besarnya jantung lebih besar dari ukuran jantung normal yaitu dengan ukuran diameter transversal  dari  gambar jantung ≥ 50%  dari  besar  rongga  dada.  Kardiomegali  terjadi ketika besar jantung >50% dari diameter internal rongga dada. Kardiomegali  biasanya  manifestasi  dari  proses  patologis. Pembesaran jantung dapat melibatkan pembesaran dari atrium atau ventrikel kanan atau kiri  ataupun keduanya, namun  pada umumnya  kardiomegali  diakibatkan  oleh  pembesaran  bilik jantung  kiri,  sehingga  terjadinya  pengecilan  ukuran  rongga torak  jantung.  Ukuran  jantung  dapat  beravariasi  bergantung pada  bentuk  tubuh,  namun  batas  teratas  dari  ukuran  jantung dewasa adalah 15.5 cm untuk wanita dan 16 cm untuk pria[2].
Pada  proses  klinis, Ultrasound merupakan  suatu  tahapan utama  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasikan  ukuran jantung  karena  hasil  citra  yang  didapatkan  bersifat  real  time. Adapun  tahapan  dalam  pemerosesan  pemindahan  sudut pandang ruang jantung yaitu dengan cara ukuran jantung yang hampir  mendekati  rongga  dada    dari  video  pemindaian Ultrasound untuk proses segmentasi. [2].

## B. Clahe
Contrast  Limited  Adaptive  Histogram  Equalization (CLAHE) merupakan  bagian  dari  proses enhancement yang mana  digunakan  untuk  memperbaiki  kualitas  citra  dan  juga menghilangkan noise. Clahe adalah generalisasi dari Adaptive Histogram  Equalization  (AHE ).  Clahe  beroperasi  pada  tile
(region  kecil  pada  citra  graysclale),  dimana  kontras  pada disetiap tile akan diperbaiki sehingga menghasilkan menghasilkan histogram yang ditentukan

## C. Arsitektur U-Net
U-Net adalah salah satu arsitektur jaringan saraf tiruan yang sangat  populer  dalam  tugas  segmentasi  citra  medis  dan pemrosesan  citra  lainnya.  Arsitektur  ini  dirancang  untuk mengatasi masalah segmentasi citra, di mana tujuannya adalah untuk  memisahkan  objek  dari  latar  belakang  dalam  citra. Arsitektur U-Net memiliki  struktur  yang  khas  berbentuk  "U" dapat dilihat pada gambar 2 berikut ini:

## Gambar 1. Arsitektur U-Net
Berdasarkan gambar diatas bahwa bagian utama dari U-Net terdiri  dari  dua  bagian  utama  yaitu Contracting  Path dan Expansive Path.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  berfokus  pada perancangan  model  sistem  segmentasi  ruang  jantung  dalam kondisi kardiomegali menggunakan citra 2D ultrasound image pada convolutional  neural  network .  Pada  proses  pra- pengolahan  data  untuk  dapat  dilakukan  analisis  dengan  cara memproses  pra-pengolahan  data  sebelum  dilakukan  ke  tahap selanjutnya.  Data  secara  acak  dibagi  untuk  proses  pelatihan, validasi  dan  pengujian.  Jumlah  data  yang  digunakan  untuk proses  pelatihan  adalah  80%  dan  untuk  pengujian  sebanyak 20% dari total gambar citra yang digunakan pada penelitian ini. Proses segmentasi dengan menggunakan metode CNN dengan menerapkan  arsitektur U-Net untuk  melakukan  proses segmentasi  yang  menunjukan  hasil  kinerja  baik  dalam  tugas Segmentasi.  Dalam  proses  segmentasi  ini,  ada  tiga  tahapan yaitu proses pelatihan, proses validasi dan proses pengujian.

## A. Kerangka Berfikir
Pada kerangka berpikir  dan  tahapan  penelitian  yang  akan dilakukan,  serta  perencanaan  model   yang   akan dibuat     dan rencana  evaluasi  model   menggunakan metode Convolutional Neural    Network    (CNN) dengan  arsitektur U-Net .Dalam melakukan  penelitian  ini,  untuk  mempermudahnya  maka dijabarkan langkah-langkah apa saja yang  akan diambil dalam melakukan  penelitian  ini.  Kerangka  pikir  dari  penelitian  ini
di representasikan pada Gambar 3.

## Gambar 2. Kerangka Berfikir Penelitian
Tahap    pertama    adalah    menentukan    tahap  penelitian. dalam  tahap  penelitian  yang  pertama  adalah  menentukan sebuah    ide  suatu    penelitian    dari    analisis   literatur,   berupa paper/makalah  dari  jurnal berkualitas  yang  berkaitan  dengan metode Convolutional    Neural    Network    (CNN) dengan arsitektur U-Ne t.  Dari  masalah  tersebut  peneliti menemukan sebuah    solusi    untuk    menyelesaikan    atau    memperbaiki masalah  tersebut  sehingga  dibuatlah  rumusan  masalah penelitian atau reseach question.   Tahap    selanjutnya  adalah tahap    implementasi    model    terhadap  permasalahan  jantung dalam kondisi kardiomegali dengan  model CNN arsitektur U- Ne t.  Peneliti  melakukan pengumpulan  data vidio Ultrasound / USG dari   Rumah Sakit Bunda Palembang. Kemudian data vidio  yang  telah  didapatkan  dikelola  menjadi  gambar,  setelah itu Dataset ini akan dibagi menjadi tiga bagian yaitu training, testing dan validiting .  Sebelum  citra  masuk  ke  dalam  sebuah arsitektur  model,  dilakukan  proses image  processing . Prosesing  gambar  ini  bertujuan  untuk  mempertajam  gambar agar  bisa  di  label  menggunakan tools  labelme ,  sebelum memulai ngelabel. Terlebih dahulu mempelajari  permasalahan Jantung  dalam  kondisi  kardiomegali  dengan  dokter  dr.Putri Mirani,Sp.OG  setelah  mengetahui  jantung  dalam  kondisi kardiomegali  kemudian  hasil  gambar usg/ultrasound jantung dilabel dan di ground truth dari hasil gambar yang telah dilabel.
Convolutional  Neural  Network  (CNN) dan  model pre- trained  Deep  Convolutional  Neural Network .  Dimana  setiap model pre-trained  Deep    CNN yang    padat    pada    layer bawahnya  bekerja  sebagai feature  extractor untuk  mengenali citra  yang dimasukkan.  lapisan  yang  padat  ini  berisi  banyak layer-layer    proses    konvolusi  pada    tiap    lapisannya    yang berfungsi    sebagai    dimension    reduction    tanpa  mengurangi informasi  yang  penting  dari  citra.  Setelah  gambar  melalui proses feature    extractor kemudian    dilakukan fine-tuning dimana    lapisan  atas    arsitektur pre-trained khusus    label rongga  torak,    proses    ini    disebut feature    classification. setelah    itu   peneliti   akan  melakukan   proses   pelatihan   dan pengujian.
Kemudian  langkah  selanjutnya  adalah evaluation and
analysist  resul t.  dalam  tahap    ini    peneliti    menggunakan perfomance    metric untuk    mengukur    akurasi  performa  dari model.  Di  mana  peneliti  menggunakan classification  metrics untuk  menghitung  rasio    prediksi  benar  dibagi    dengan  rasio prediksi  salah.  Jika    akurasi  tercapai  maka  model  arsitektur akan disimpan untuk digunakan  dalam pengujian yang disebut validation test. .

## B. Tahapan Penelitian
Convolutional Neural Networks (CNNs) merupakan metode yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan Arsitektur U-Net .  Gambar  4  menunjukkan  tahapan  penelitian yang akan dilakukan :

## Gambar 3. Tahapan Penelitian
Berdasarkan  gambar  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa tahapan  penelitian  yang  akan  dilakukan  memiliki  3  tahapan yakni:
1. Persiapan Data
Pada  tahap  persiapan  data  yang  diperlukan  adalah Dataset  yang  digunakan  sebagai  input  citra  yang  dibuat merupakan data gambar kardiomegali dari video ultrasound yang  terkena  kardiomegali  dan  normal.  Jumlah  video  yang digunakan terdiri dari 10 video berupa 5 video normal dan 5 video  abnormal.  Adapun  sumber  video  yang  didapatkan  di jelaskan pada tabel 1 berikut ini:
Tabel 1 . Kardiomegali dan Normal
Kardiomegali Normal
Berdasarkan  tabel  diatas  sumber  video  yang  digunakan terdiri dari 10 video yang siap diolah untuk ketahap selanjutnya. Video didapatkan dari sumber Rumah Sakit Bunda Palembang dan untuk lebih jelas deskripsi raw data yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Deskripsi raw data video
Jumlah  data  seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  tabel diatas.  Raw  data  dilakukan  pengolahan  lebih  lanjut  untuk mengambil  beberapa  bagian  citra  untuk  dikelola  sebagai tolak  ukur  yang  ditetapkan  untuk  perbandingan  dengan expert dan mesin. Hasil jumlah dari proses pemindahan video ke gambar (foto) maka dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Ekstrasi Video Ke Gambar (Foto)
Berdasarkan  tabel  diatas,  dapat  dijelaskan  bahwa seluruh hasil ekstrasi  video abnormal ke gambar berjumlah 458  gambar  dan  normal  berjumlah  468  gambar  yang kemudian data tersebut dikelolah ketahap selanjutnya.
2. Preprocessing
Proses  selanjutnya  dalam  melakukan  segmentasi citra  yaitu  pada  pre-processing  yang  digunakan  untuk meningkatkan hasil kualitas citra yang diinput. Ada tahapan pre-processing yaitu pengubahan ukuran gambar, peningkatan  kontras  gambar  dan ground  trurth .  Berikut rangkuman dalam table 4 dan akan dibahas secara terperinci.
Tabel 4. Tahapan Prepocessing
Tahapan Preprocessing Target Data Input Video Gambar (Foto) Ukuran Gambar Foto(Ukuran)
Image Procesing
Clahe Ground Truth Label Gambar

## Input Video
Pada tahap ini, data video ultrasound yang didapatkan akan diolah menjadi beberapa gambar, dalam proses framing yang  dilakukan  pada  proses  ini  dilakukan  dengan menggunakan bantuan tool OpenCV di bahasa pemrograman python. Frame yang  dihasilkan  didapatkan  dari  video  yang diinput.  Langkah  selanjutnya  akan  diproses  ketahap penyamarataan ukuran gambar.
Ukuran Gambar
Tahap  selanjutnya  adalah  mengubah  ukuran  gambar pada  hasil  frame  yang  didapatkan  sebelumnya  dengan  cara resize  gambar  menjadi  976x726  piksel.  Hal  ini  dilakukan untuk dapat menyeimbangkan semua bingkai foto yang akan digunakan untuk ketahap selanjutnya. Proses tahapan resize sama  seperti  frame  diatas  menggunakan  tool  OpenCV  di pemrograman python
Image Processing Tahap selanjutnya CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram  Equalization) adalah  teknik  yang  digunakan untuk meningkatkan kontras dan menghilangkan noise pada citra  dengan  kontras  rendah.  Ini  adalah  salah  satu  teknik pengolahan  citra  yang  populer  untuk  meningkatkan  hasil kualitas citra yang akan dikelolah.
Ground Truth Pada tahapan ini mengatur data citra pada segmentasi manual citra  yang  dilihat  ukuran  jantung  terhadap  rongga  torak. Tahap ini dilakukan segmentasi manual dengan menggunakan  labelme.  Tabel  4  merupakan  hasil  dari segmentasi manual.
Tabel 5. Hasil Ground Truth Abnormal Normal Image Ground Truth Image Ground Truth Data Type of file Size
Duration Abnormal Pasien 1 .mp4 41,966kb 42 d/s Pasien 2 .mp4 2,748kb 14 d/s Pasien 3 .mp4 57,062kb 29 d/s Pasien 4 .mp4 9,158kb 45 d/s Pasien 5 .mp4 1,543kb 4 d/s
Normal
Pasien 1 .mp4 12,804kb 40 d/s Pasien 2 .mp4 8,150kb 31 d/s Pasien 3 .mp4 11,547kb 39 d/s Pasien 4 .mp4 9,646kb 29 d/s Pasien 5 .mp4 7,388kb 26 d/s Data Hasil Ekstrasi Video ke gambar (foto) Abnormal
Pasien 1 93 Pasien 2 85
Pasien 3 96
Pasien 4 88
Pasien 5 96
Normal Pasien 1 87
Pasien 2 85 Pasien 3 97 Pasien 4
105
Pasien 5 94
3. Segmentasi Arsitektur U-Net
Dalam  proses  segmentasi  jantung  yang  dalam  kondisi kardiomegali  menggunakan  proses  arsitektur  U-Net. Arsiktetur U-Net  adalah arsitektur yang memiliki bentuk  U dan  bentuknya  simetris  yang  terdiri  dari  2  bagian  yaitu bagian kiri dan bagian kana. Pada segmentasi jantung dalam kondisi  kardiomegali  ini  arsitektur  U-Net  yang  dipakai adalah sebagai berikut :
Gambar 4. Arsitektur U-Net Digunakan Untuk Segmentasi
Pada  gambar  diatas  menunjukkan  bahwa  arsitektur  U-Net memiliki  dua  lapisan convolution .  Pada  lapisan convolution pertama  adalah contracting  path yang  berjumlah satu  saluran pada  inputan  gambar  kemudian  terjadi  perubahan  jumlah saluran dari satu menjadi tiga puluh dua karena meningkatnya kedalaman  gambar  dalam  proses  konvolusi,  fungsi  aktivasi yang  digunakan ReLU dan  kernel  size  5x5.  Langkah selanjutnya  dilakukan  penggabungan  maksimal  yang  mana membagi  ukuran  gambar  menjadi  separuh  ditunjukkan  oleh tanda  panah  merah.  Ukuran  diperkecil  dari  564x584  menjadi 560x580  disebabkan  oleh  masalah padding , padding yang digunakan yaitu “ same ”.
Proses  selanjutnya  pada  lapisan  layer  ketiga  dilakukan penggabungan  dua  layer  dengan  Ukuran  diperkecil  dari 138x143 menjadi  134x139 disebabkan oleh masalah padding , padding yang  digunakan  yaitu  “ same ”.  Langkah  Selanjutnya yaitu  tenik upsampling untuk  dapat  memperbesar  gambar keukuran aslinya dengan mengali duakan ukuran citra tersebut yang ditunjukkan oleh panah hijau.
Pada proses expensive path pada lapisan pertama dari hasil gabungan gambar dengan lapisan contracting path dikarenakan untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  yang  lebih  akurat.  Setelah dilakukan  teknik upsampling ukuran  citra  berubah  dari 134x139  menjadi  268x278.  Ukuran  diperkecil  dari  268x278 menjadi  264x274  disebabkan  oleh  masalah padding , padding yang digunakan yaitu “ same ”.Langkah Selanjutnya yaitu tenik upsampling untuk dapat memperbesar gambar keukuran aslinya dengan mengali duakan ukuran citra tersebut yang ditunjukkan oleh panah hijau.
Pada  proses expensive  path pada  lapisan  kedua  dari gabungan  gambar  dengan  lapisan contracting  path pertama. Setelah dilakukan teknik upsampling ukuran citra berubah dari 264x274  menjadi  528x548.  Jumlah  saluran  berubah  dari  64 menjadi  32  dengan  menggunakan  fungsi  aktivasi ReLU dan kernel  size  5x5.  Ukuran  diperkecil  dari  528x548  menjadi 524x544  disebabkan  oleh  masalah padding , padding yang digunakan yaitu “ same ”.

## IV. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Hasil dari penelitian segmentasi setelah pelatihan model U- net pada gambar USG/Ultrasound . U-Net dapat menggunakan hyperparameter dengan Activation Function (ReLU), Sigmoid Activation  Function ,  dan Loss  Using  Dice  Coefficient Function [10].  Pada  bagian  ini  dilakukan  proses  segmentasi jantung  menggunakan  gambar  USG  yang  terdeteksi  oleh pembengkakan  jantung  (kardiomegali)  dan  normal.  Teknik yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Convolutional Neural Network berdasarkan arsitektur U-Net.
Pada proses pelatihan data dilakukan dengan menggunakan dataset yang telah dilakukan preprocessing sebanyak 466 citra data yang terdiri dari data citra original dan ground truth . Data yang digunakan berisi gambar kardiomegali dan normal. Data informasi yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 5.
a. Training Paramaters : Kami melakukan proses pelatihan Convolutional  Neural  Network berbasis  U-Net  model  dengan epoch 150 dan batch size 8. Penggunaan epoch 150 dikarenakan untuk  mendapatkan  hasil  yang  tepat  untuk  proses  segmentasi khususnya pada analisis data medis membutuhkan proses yang sangat  lama  dalam  pengolahan  citra  komputasi  dilakukan proses pelatihan. Kami menggunakan tingkat pembelajaran 1e- 5 dengan Adam optimizer dan smooth loss 1−5, threshold 0,5.
b. Post-processing : Apa yang didapat dari data prediksi dari suatu model terkadang memiliki beberapa wilayah dengan label yang berbeda, tidak seperti segmentasi ground truth yang telah dilakukan sebelumnya [11]. Studi ini  menggunakan postprocessing  untuk  membantu  mendapatkan  hasil  yang maksimal,  sedangkan post  processing digunakan  dengan menggunakan thresholding algoritma. Thresholding adalah proses  membagi  gambar  menjadi  dua  atau  lebih  kelas  piksel, seperti dalam hal ini kasus, itu adalah "latar depan" dan "latar belakang".  Algoritma thresholding dapat  membantu  dalam pengolahan  citra  di  hal  menghilangkan  kebisingan  dan memungkinkan untuk meningkatkan akurasi  yang tinggi [12]. Hasil  prediksi  diperoleh  pada  tahap  selanjutnya  arsitektur  U- Net  mengolah  hasil  prediksi  citra  dengan  menggunakan algoritma  thresholding  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menggunakan fixed  thresholding .  Tahapan  selanjutnya  adalah proses  validasi  dan  evaluasi  untuk  melihat  seberapa  baik metode CNN bekerja dengan arsitektur U-Net aktif data gambar USG dipengaruhi oleh pembengkakan jantung.
C. Metrics  Evaluation :  Segmentasi  merupakan  langkah- langkah penting untuk pra-pemrosesan dalam aplikasi analisis citra[13].  Dari  hasil  segmentasi  tersebut,  maka  akan  dapat diidentifikasi  area  terpenting  dan  objek  terjadinya  suatu peristiwa  yang  sangat  berguna  dalam  analisis  citra selanjutnya[14].
Pada  proses  segmentasi  menggunakan metrics  evaluation pada Average Accuracy, Val-Accuracy, Mean IoU, IoU_Coef, Loss, Val_Loss, Val_IoU_Coef. Hasil kinerja dari segmentasi dengan  menggunakan  Arsitektur  U-Net  yang  telah  dilakukan dapat dilihat pada Tabel 7.
Pelatihan pada model U-Net dengan data acak 458 gambar jantung dalam kondisi kardiomegali dengan lima objek pasien dan  data  acak  berjumlah  468  gambar  jantung  normal  dengan
lima objek pasien yang dapat dilihat pada tabel 3 dan tabel 5. Pada  tabel  6  menunjukkan  hasil  sampel  segmentasi  dari Arsitektur U-Net.
Hasil  pengujian  pelatihan  U-Net  berdasarkan  plot  grafik akurasi  hasil  sebagai  ekstraktor  fitur  dengan  150  epoch ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Berdasarkan  hasil  prediksi  dari model  U-Net  yang  telah  dilakukan  dan  langkah  selanjutnya adalah menguji model tersebut dengan berbasis evaluasi metrik. Hasil kinerja untuk segmentasi dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 6. Split Data Train, Testing, dan Validating
Data
Data Train Data Testing Data Validating Total Org Img Ground
Truth Org
Img Ground Truth Org Img Ground
Truth Kardiom egali 161 34 34 34 34 34 458 Normal 164 35 35 35 35 35
468
Tabel 7. Hasil Prediksi U-Net Data Image Ground Truth Prediksi U-Net Kardiomegali Normal Gambar 5. Hasil (a) Accuracy  (b) loss dari ujicoba menggunakan U-Net
Tabel 8. Hasil Kinerja Segmentasi menggunakan Arsitektur U-Net Metrics Evaluation U-Net Avg_Accuracy 99,50 % Accuracy 98,87 % Val_Accuracy 97,98 % Mean IoU 90,01% IoU_coef 72,24 % Loss - 72,24 % Val_loss - 66,76 % Val_IoU_coef 66,86 %
Berdasarkan  tabel  7,  untuk  menilai  kinerja  model  maka dapat diprediksi akurasi secara keseluruhan pada citra jantung kondisi  kardiomegali.Hasil  average accuracy yang didapatkan adalah  99,50%,  Val  Accuracy  yang  didapatkan  97,98%  dan Mean  IoU  yang  didapatkan  sebesar  90,01%,  maka  dapat didefiniskan  keberhasilan  model  dalam  mensegmentasi  citra jantung kondisi kardiomegali dan normal. Terlihat pada tabel 6, bahwa kinerja arsitektur yang digunakan memiliki hasil diatas 90%.  Selanjutnya  dilakukan  interpretasi  hasil  dengan membandingkan  terhadapat  penelitian  terdahulu  yang  sudah dilakukan.  Adapun  perbandingan  hasil  segmentasi  jantung kondisi kardiomegali dengan penelitian lain dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 9 Perbandingan Hasil Evaluasi Kinerja dengan Penelitian lain Metode Avg Akurasi (%) Val Akurasi (%) Mean  IoU (%)
CNN (J. X. Wu et al, 2022) 98,00 % - - U-Net+CRF (Z. Li et al, 2019) 95,30 % 97,20% - U-Net (A.Bouslama et al, 2020) 93,00 % - 83,05 % CadioNet (A.Jafat et al, 2022) 92,01 % - - Metode yang diusulkan 99,50 % 97,98% 90,01 %
Berdasarkan  pada  tabel  8,  dapat  dilihat  bahwa  nilai pengukuran performa untuk dataset kardiomegali menggunakan  metode  yang  memiliki  nilai  yang  paling  tinggi pada  semua  aspek.  Dapat  dilihat  bahwa  nilai  ini  merupakan yang paling baik untuk nilai Avg Akurasi sebesar 99,50 % dan Mean  IoU  sebesar  90,01  %  dari  penelitian  sebelumnya. Berdasarkan  perbandingan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan bahwa metode yang diusulkan telah mendapat hasil kinerja  yang  optimal  dalam  mensegmentasikan  citra kardiomegali.  Penelitian  ini  hanya  membahas  tentang segmentasi  pada  jantung  kondisi  kardiomegali  dan  normal. Hasil  segmentasi  pada  penelitian  ini  dapat  digunakan  untuk mendeteksi  adanya  kelainan  pada  jantung.  Penelitian  ini selanjutnya dapat dimanfaatkan hasil segmentasi penelitian ini untuk pada masalah klasifikasi atau prediksi jenis kelainan pada jantung dalam kondisi kardiomegal i.

## V. K ESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  mendapatkan hasil  yang  sangat  baik  dalam  mensegmentasi  gambar  jantung dengan  kondisi  kardiomegali  dan  normal.  Hal  ini  bisa  dilihat dari nilai Avg Akurasi, Val Akurasi dan Mean IoU yang tinggi. Kemampuan model yang diusulkan untuk  segmentasi  jantung kondisi  kardiomegali  sudah  mendapatkan  hasil  sangat  baik, dilihat dari Avg_akurasi sebesar  99,50%, Val_akurasi 97,98% dan Mean_IoU sebesar 90,01%.
Penelitian ini menggunakan metode Convolutional Neural Network dengan arsitektur U-Net untuk melakukan segmentasi citra jantung dalam kondisi kardiomegali dan normal. Sehingga dalam  penelitian  ini  dapat  membantu  bidang  medis  untuk mensegmentasi  ukuran  jantung  pasien  secara  akurat  dan diharapkan  juga  untuk  penelitian  kedepannya  bahwa segmentasi  citra  jantung  dapat  dilakukan  dengan  jaringan semantic  untuk  melatih  node  karena  sangat  bermanfaat
terutama  dalam  bidang  medis  dan  untuk  proses  klasifikasi penyakit jantung kondisi kardiomegali.

## R EFERENSI
[1] Semsarian, C.; Ingles, J.; Maron, M.S.; Maron, B.J. New Perspectives on the  Prevalence  of  Hypertrophic  Cardiomyopathy.  J.  Am.  Coll.  Cardiol. 2015, 65, 1249–1254.
[2] Badan Penelitian dan Pengembangan Kesehatan Kementerian Kesehatan RI. 2019. Riset Kesehatan Dasar
[3] Roseno, M. T., & Syaputra, H. (2022). Classification of Fetal Heart Based on Images Augmentation Using Convolutional Neural Network Method. Journal  of  Information  Systems  and  Informatics,  4(2),  252–265. https://doi.org/10.51519/journalisi.v4i2.247.
[4] Chen,  L.-C.;  Papandreou,  G.;  Kokkinos,  I.;  Murphy,  K.;  Yuille,  A.L. DeepLab: Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets, Atrous  Convolution,  and  Fully  Connected  CRFs.  arXiv  2017, arXiv:1606.00915.
[5] D. Ravi et al., “Deep learning for health informatics,” IEEE J. Biomed. Heal. informatics, vol. 21, no. 1, pp. 4–21, 2017.
[6] Hatamizadeh, A.; Terzopoulos, D.; Myronenko, A. Edge-Gated CNNs for Volumetric  Semantic  Segmentation  of  Medical  Images.  arXiv  2020, arXiv:2002.04207.
[7] H.-C. Shin, et al., “Deep Convolutional Neural Networks for Computer- Aided  Detection:  CNN  Architectures,  Dataset  Characteristics  and Transfer Learning.,” IEEE Trans. Med. Imaging, vol. 35, no. 5, pp. 1285– 1298, May 2016, doi: 10.1109/TMI.2016.2528162.
[8] Wu, J. X., Pai, C. C., Kan, C. D., Chen, P. Y., Chen, W. L., & Lin, C. H. (2022).  Chest  X-Ray  Image  Analysis  with  Combining  2D  and  1D Convolutional Neural Network Based Classifier for Rapid Cardiomegaly Screening. IEEE Access , 10 , 47824–47836. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3171811
[9] Havaei, M.; Davy, A.; Warde-Farley, D.; Biard, A.; Courville, A.; Bengio, Y.; Pal, C.; Jodoin, P.-M.; Larochelle, H. Brain Tumor Segmentation with Deep Neural Networks. Med. Image Anal. 2017, 35, 18–31.
[10] J. Dai, K. He, and J. Sun, “Convolutional feature masking for joint object and stuff segmentation,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern  Recognit.,  vol.  07-12-June,  pp.  3992–4000,  2015,  doi: 10.1109/CVPR.2015.7299025.
[11] T.  Wiatowski  and  H.  Bölcskei,  “A  mathematical  theory  of  deep convolutional  neural  networks  for  feature  extraction,”  IEEE  Trans.  Inf. Theory, vol. 64, no. 3, pp. 1845–1866, 2018.
[12] S. Rueda et al., “Evaluation and comparison of current fetal ultrasound image  segmentation  methods  for  biometric  measurements:  A  grand challenge,” IEEE Trans. Med. Imaging, vol. 33, no. 4, pp. 797–813, 2014, doi: 10.1109/TMI.2013.2276943.
[13] G.  Padmavathi,  P.  Subashini,  and  A.  Sumi,  “Empirical  Evaluation  of Suitable Segmentation Algorithms for  IR Images,” Int. J. Comput. Sci. Issues, vol. 7, no. 4, pp. 22–29, 2010.
[14] Mittal,  A.;  Hooda,  R.;  Sofat,  S.  LF-SegNet:  A  Fully  Convolutional Encoder-Decoder  Network  for  Segmenting  Lung  Fields  from  Chest Radiographs. Wirel. Pers. Commun. 2018, 101, 511–529.