Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 7 No. 2 (2022) 43 - 52

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science) e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619
Implementasi Metode CNN Multi-Scale Input dan Multi-Feature Network untuk Dugaan Kanker Payudara
Ghifari Prameswari Natakusumah 1 , Ernastuti 2
Program Studi Magister Manajemen Sistem Informasi, Pascasarjana, Universitas Gunadarma
1 ghifaripn@student.gunadarma.ac.id, 2 ernas@staff.gunadarma.ac.id

## Abstract
According to WHO, cancer is one type of disease with a high increase in terms of cases around the world. Breast cancer is the highest contributor to morbidity rates in 2020, which is 2.26 million cases. In determining the patient's prognosis, several examinations  are  needed,  one  of  them  is  histopathological  analysis.  However,  histopathological  analysis  is  a  relatively tedious and time-consuming process. With the development of deep learning, computer vision can be applied for detection in medical images, which is expected to help improve the accuracy of the prognosis and the speed of identification carried out by experts. Based on this knowledge, this study aims to implement multi-class classification (normal, benign, in situ, invasive) and prediction of normal digital tissue images or has suspected cancer cells using the Convolutional Neural Network with multi-scale and multi-feature network (CNN-G). The dataset used is 400 breast tissue image data which are classified into four classes and labeled by a pathologist. The accuracy result obtained from the training is 0.5375~0.54 and has  made an increase  when  the  result  was  compared  to  single  models  (CNN14,  CNN42,  CNN84).  Other  model  evaluation  methods conducted are confusion matrix, precision, recall, and f-1 score.
Keywords:  artificial  intelligence;  breast  cancer  prediction;  convolutional  neural  network;  deep  learning;  multi-class classification.

## Abstrak
Menurut WHO,  kanker payudara merupakan penyumbang angka morbiditas tertinggi pada tahun 2020 dengan jumlah 2,26 juta  kasus.  Dalam  menentukan  prognosis  pasien  diperlukan  berbagai  pemeriksaan,  salah  satunya  adalah  analisis histopatologi.  Namun,  analisis  histopatologi  adalah  proses  yang  relatif  melelahkan  dan  memakan  waktu.  Dengan berkembangnya metode deep learning , ilmu computer vision dapat diterapkan untuk pendeteksian kanker pada citra medis, yang diharapkan dapat membantu meningkatkan akurasi prognosis dan kecepatan identifikasi yang dilakukan oleh para ahli. Berdasarkan pengetahuan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan klasifikasi multi-kelas (normal, benign, in situ, invasif) dan prediksi citra jaringan digital normal atau telah diduga memiliki sel kanker menggunakan Convolutional Neural Network dengan multi-scale input  dan multi-feature  network (CNN-G).  Dataset  yang  digunakan  adalah  400  data  citra jaringan payudara yang diklasifikasikan menjadi empat kelas dan diberi label oleh ahli patologi. Hasil akurasi yang diperoleh dari  pelatihan  adalah  0,5375~0,54  dan  berhasil  membuat  peningkatan  jika  dibandingkan  dengan  model  tunggal  (CNN14, CNN42, CNN84). Metode evaluasi model lain yang dilakukan adalah confusion matrix, precision, recall, dan f-1 score .
Kata  kunci:    kecerdasan  buatan;  klasifikasi  multi-kelas;  machine  learning;  convolutional  neural  network;  prediksi  kanker payudara.
Jurnal JOINTECS

## 1. Pendahuluan
Kanker  merupakan  salah  satu  jenis  penyakit  dengan peningkatan  jumlah  kasus  yang  tinggi  di  dunia. Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  WHO  ( World Health Organization ), di  tahun 2018 terdapat  18,1 juta
kasus  baru  dengan  angka  kematian  sebesar  9,6  juta kematian,  dimana  1  dari  5  laki-laki  dan  1  dari  6 perempuan  di  dunia  mengalami  penyakit  kanker.  Data tersebut  menyatakan  1  dari  8  laki-laki  dan  1  dari  11 perempuan,  meninggal  karena  kanker.  Di  Indonesia,
angka  kejadian  penyakit  kanker  di  Indonesia  sejumlah (136.2/100.000  penduduk)  yang  berada  pada  peringkat 8  di  Asia  Tenggara  dan  23  di  Asia.  Pada  tahun  2020, menurut  data  WHO  juga  pada  tahun  2020  hampir  10 juta  kematian  disebabkan  kanker,  dengan  kanker payudara memiliki angka morbiditas paling tinggi yaitu sebesar 2,26 juta kasus.
Histopatologi atau studi mempelajari jaringan, memiliki kontribusi besar dalam menentukan prognosis penyakit  kanker  pada  tingkat  jaringan.  Analisis kuantitatif  gambar  histopatologis  dapat  digunakan untuk menentukan perawatan yang sebaiknya dilakukan. Dalam melakukan prognosis untuk penyebaran  atau  deteksi  kanker,  pada  umumnya dilakukan  penelitian  atau  pemeriksaan  pada  jaringan pasien  dengan  bantuan  citra  medis  [1].  Ilmu histopatologi  atau  ilmu  yang  mempelajari  jaringan berperan  besar  dalam  penentuan  prognosis  dari  kanker tersebut  [2].  Pemeriksaan  dilakukan  oleh  ahli histopatologi  secara  manual  dengan  bantuan  alat mikroskopis.
Dalam pendeteksian kanker pada citra medis digunakan banyak  cara,  contohnya  seperti  pada  kanker  payudara yaitu dengan Mamografi, Magnetic Resonance Imaging (MRI), Computed  Tomography (CT),  dan Ultrasound . Meskipun  metode  diagnosis  tersebut  sudah  umum digunakan,  diperlukan  peningkatan  tingkat  akurasi. Kualitas set  fitur yang didapatkan secara manual dapat memengaruhi  langsung  keakuratan  diagnosis,  hal  ini membuat  dokter  yang  berpengalaman  memiliki  peran yang  sangat  penting  dalam  proses  ekstraksi  fitur manual  [3].  Namun,  analisis  histopatologi  adalah proses  yang  relatif  melelahkan  karena  kompleksitas struktur di jaringan berbeda. Ahli patologi membutuhkan banyak keahlian dan keterampilan untuk melakukan analisis.
Pemeriksaan  kualitatif  atas  sejumlah  besar  data  yang disajikan  dalam  gambar  adalah  tugas  yang  melelahkan dan menuntut jam kerja profesional. Selain itu, inspeksi visual  gambar  oleh  para  ahli  dapat  menyebabkan  hasil yang  kurang  akurat  karena  sifatnya  yang  subjektif  [4]. Penggunaan  ilmu computer  vision untuk  pendeteksian penyakit pada citra medis sudah dilakukan hingga saat ini.  Hal  ini  diharapkan  dapat  membantu  meningkatkan keakuratan  prognosis  dan  kecepatan  identifikasi  yang dilakukan oleh ahli patologi dan ahli histopatologi [5].
Perkembangan  ilmu deep  learning memberikan kontribusi  untuk  bertambahnya  jumlah  dan  jenis penelitian  yang  menggunakan  ilmu computer  vision untuk  mengatasi  permasalahan  dalam  bidang  medis terutama  pada  pendeteksian  penyakit.  Salah  satu perkembangan algoritma Convolutional Neural Network adalah  perancangan  dengan multi-scale dan multi-feature  network. Pada  pemeriksaannya,  sel kanker  dapat  diamati  pada  tingkat  hierarki  sel  (selular atau  sub-selular)  dan  terdapat  berbagai  jenis  kelainan jika  dibandingkan  dengan  jaringan  yang  normal. Hasil
area  gambar digital dari  pengujian staining memiliki tampilan  yang  beragam  dan  dapat  mempengaruhi kelancaran  analisis  gambar  [6].  Perancangan  CNN multi-scale dan multi-feature  network dilakukan  agar model dapat lebih peka dalam menangkap fitur penting dari data yang diberikan [7].
Tujuan  penelitian  yang  dilakukan  yaitu  untuk menghasilkan  klasifikasi  dan  deteksi  tipe  kanker payudara  berdasarkan  data  gambar  yang  telah  dibagi menjadi  4  kelas.  Hasil  temuan  dari  penelitian diharapkan dapat menjadi salah satu sumber pengetahuan  yang  berguna  bagi  masyarakat  dan  dapat dikembangkan untuk membantu memberikan informasi tambahan  kepada  ahli  patologi  atau  dokter  dalam menentukan  keputusan  prognosis  kanker  payudara. Penelitian  ini  juga  dilakukan  untuk  mengetahui pengaruh  dari  pembuatan  model  CNN multi-scale dan multi-feature  network jika  dibandingkan  dengan menggunakan 1 model CNN.

## 2. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi  dan  prediksi  kanker  dengan  4  kelas dilakukan  menggunakan  algoritma deep  learning dengan metode Convolutional Neural  Network (CNN). Desain  model  dilakukan  dengan  pembuatan input multi-scale dan multi-feature  network .  Tahapan penelitian  dengan  metode  CNN  dapat  dijabarkan  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahap Penelitian Model CNN untuk Klasifikasi Kanker Payudara
Penelitian  dimulai  dengan  identifikasi  masalah  yang relevan sebagai topik utama untuk solusi dari penelitian yang  dilakukan.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  tahap studi  literatur  berupa  pembelajaran  mengenai  teknik pengolahan  citra  dan  analisis  mengenai  metode  yang telah  dikembangkan  pada  penelitian  sebelumnya. Pada langkah  ketiga  dilakukan  pengolahan  data  agar  dapat digunakan  menjadi  dataset  dan  dilakukan  pembagian rasio  antara  data  untuk  pelatihan  dan  pengujian. Kemudian setelah pembagian data dilakukan, digunakan  augmentasi  data  untuk  memperbanyak  citra tanpa  menghilangkan  informasi  inti  dari  data  serta mengurangi  risiko overfitting [8].  Tahap  selanjutnya yaitu  perancangan  model  CNN multi-scale .  CNN merupakan  algoritma  yang  dapat  melakukan  ekstraksi fitur  secara  hierarkial  tanpa  penyeleksian  manual  dan dilakukan secara objektif [9].
Arsitektur  CNN  terdiri  dari  beberapa  jenis  lapisan. Lapisan  konvolusi  merupakan  komponen  terpenting dalam  membangun  CNN.  Lapisan  konvolusi  memiliki seperangkat  filter  (atau  bisa  disebut  sebagai  kernel konvolusional)  yang  dipasang  pada  masukan  yang datang  dan  digunakan  untuk  menghasilkan  sebuah keluaran  berupa  peta  fitur  ( feature  map ).  Tahap konvolusi  berfokus  pada  tahap  ekstraksi  fitur  pada masukan  dengan  membuat filter atau kernel untuk melakukan  operasi  matematis  pada  objek  data  per bagian  dan  menyatukan  hasil  keluarannya  dengan ukuran  kecil  berupa  matriks  yang  disebut  sebagai feature  map .  Operasi  konvolusi  dapat  dinotasikan dengan rumus 1 [10].
𝑠(𝑖, 𝑗) =   (𝐼 ∗  𝐾)(𝑖, 𝑗)
(1)
Dalam implementasi untuk machine learning , masukan yang  diberikan  umumnya  adalah  data  berupa  array multi-dimensi  dan  kernel  terdiri  dari  parameter berbentuk  array  multi-dimensi  yang  diadaptasi  oleh algoritma pembelajarannya. Bila terdapat masukan atau input  berupa  GTambar  2  dimensi,  maka  dibutuhkan juga kernel 2 dimensi. Operasi konvolusi pada rumus 1 yang  dilakukan  dapat  diuraikan  dengan  s(i,j)  sebagai fungsi  konvolusi,  i  dan  j  sebagai  posisi  piksel,  dan  x sebagai  I  yaitu input piksel  gambar  dan  w  sebagai  K atau kernel dengan nilai acak.
Pada  lapisan  bobot  di  CNN  terdapat  fungsi  aktivasi yang digunakan untuk aktivasi dengan mengambil nilai riil dari input dan mengkonversikan nilai tersebut setara dengan  jangkauan  nilai  yang  kecil  seperti  (0,1)  dan  (- 1,1).    Fungsi  aktivasi  juga  dapat  berfungsi  sebagai mekanisme  seleksi  untuk  menentukan  nilai  pada  suatu neuron  diteruskan  atau  tidak  sama  sekali.  Jenis  fungsi aktivasi  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  adalah  fungsi sigmoid yang menghasilkan keluaran dengan jangkauan nilai 0 sampai 1 dan ReLU ( Rectified Linear Unit) yang memetakan nilai negatif menjadi 0 [11].
Setelah  proses  konvolusi  dibuat  dan  dihasilkan feature map ,  dilanjutkan  ke  lapisan pooling yang  bertugas untuk  mengurangi  ukuran  dimensi  dari  kumpulan feature  map yang  dihasilkan  lapisan  konvolusi  tanpa mengeliminasi  informasi  penting  yang  terdapat  pada feature  map tersebut  [12].  Terdapat  beberapa  jenis operasi pooling yang  umum  digunakan  yaitu max pooling dan average pooling [13].
Operasi max  pooling dilakukan  dengan  pengambilan nilai  pada feature map sesuai  dengan ukuran filter dan pergeserannya ( stride ). Kemudian pada nilai-nilai yang didapatkan  tersebut  diambil  nilai  maksimum  sebagai output feature  map hasil  dari  proses  konvolusi  di lapisan  sebelumnya  [14]. Average  pooling memiliki operasi  yang  sama  dengan max  pooling berdasarkan cara  kerja  dan  fungsinya,  namun  pengambilan  nilai didapatkan  dengan  menghitung  nilai  rata-rata  dari penjumlahan  nilai  yang  diambil  oleh filter pada  satu proses pengambilan [15].
Kemudian dilanjutkan pada fully-connected layer . (FC) merupakan lapisan yang digunakan untuk implementasi transformasi  dimensi  data  dengan  tujuan  agar  dapat dilakukan  klasifikasi  secara  linear  secara  relevan terhadap  kelas-kelas  yang  ada  [16,17].  Pada  umumnya FC  diimplementasikan  pada  akhir  arsitektur  hasil transformasi  digunakan  untuk  klasifikasi.  Lapisan memiliki  jumlah  neuron  output  yang  sama  dengan jumlah kelas [18].
y = f (W T x + b) (2)
Proses  dalam  lapisan  FC  dapat  direpresentasikan dengan  perkalian  matriks.  Perkalian  matriks  tersebut disertai  penambahan  vektor  bias  dan  penerapan  fungsi non-linear  pada  rumus  2  [11]  dengan  x  dan  y  adalah vektor  dari input dan output aktivasi.  W  sebagai matriks berisi bobot konektivitas antar unit dan lapisan, serta b merupakan nilai bias vektor.
Evaluasi model dilakukan dengan pembuatan confusion matrix ,  perhitungan  nilai accuracy , recall , precision dan  f-1 Score .  Parameter  tersebut  masing-masing dibuat  untuk  melihat  bagaimana  model  melakukan klasifikasi  pada  data  yang  tersedia.  Perhitungan precision (P) terdapat pada rumus 3.
P = TP/(TP+FP) (3)
Perhitungan precision digunakan  untuk  mendapatkan nilai  rasio  data  yang  berhasil  dideteksi. Precision didapatkan  dari  jumlah  data  yang  berhasil  dideteksi pada  kelas  tersebut  dengan  benar  dan  dibagi  dengan data  keseluruhan  yang  dideteksi  berada  pada  kelas tersebut.  Dengan  kata  lain, precision mengukur  rasio jumlah  data  yang  benar  dideteksi  pada  kelas  tersebut dari  semua  data  yang  terdektesi  berada  pada  kelas tersebut.
R = TP/(TP+FN) (4)
Evaluasi  selanjutnya  adalah  perhitungan recall pada rumus  4.  Perhitungan recall (R)  dilakukan  untuk menghasilkan  nilai  rasio  jumlah  data  yang  berhasil diprediksi  dengan  benar  pada  kelas  tersebut  dengan keseluruhan  jumlah  data  sebenarnya  yang  berada  pada kelas  tersebut.  Evaluasi  selanjutnya  yaitu  perhitungan accuracy pada rumus 5.
A = (TP+TN)/(TP+TN+FP+FN). (5)
Perhitungan accuracy pada  model  dilakukan  untuk mendapatkan  nilai  rasio  data  yang  berhasil  diprediksi dengan  benar  data  positif  dan  negatif  selain  dari  kelas tersebut  dibandingkan  dengan  total  keseluruhan  data yang  disediakan  pada  model.  Setelah  dilakukan perhitungan  tersebut,  dilanjutkan  pada  perhitungan  f-1 score . Perhitungan f1- score terdapat pada rumus 6.
2 * ( Recall * Precision )/( Recall + Precision ) (6)
Nilai  f1- score akan  didapatkan  ketika  selesai menghitung  nilai  precision  dan  recall.  F1- score merupakan  nilai  harmonis  antara  nilai precision dan
recall yang  dibobotkan  dengan  rumus  6  [19].  Dalam perhitungan  nilai precision , recall , accuracy ,  dan f1- score, terdapat  nilai  atau  jumlah  dari  pengelompokkan hasil  klasifikasi  data.  Nilai  tersebut  dapat  dilihat  pada pembuatan confusion  matrix .  Pemetaan  nilai  pada confusion matrix terdapat pada Gambar 2 [20].
Gambar 2. Ilustrasi Confusion Matrix
Pada  Gambar  2.  terdapat  nilai True  Positive (TP)  dan True Negative (TN) yang merupakan jumlah data yang berhasil diprediksi benar positif dan negatif. Nilai False Negative (FN) merupakan data yang diprediksi sebagai negatif  namun  pada  label  merupakan  positif.  Nilai False  Positive (FP)  merupakan  jumlah  data  yang diprediksi  positif  namun  pada  label  merupakan  data yang negatif [19].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Setelah  dilakukan  penjabaran  metode  yang  dilakukan dalam penelitian, dilakukan implementasi dan pembahasan  dari  hasil  yang  didapatkan.  Tahap  ini terdiri  dari  pemahaman  mengenai  teori,  pembuatan model,  dan  pengukuran  performa  model  yang  dibuat. Tahap  ini  penting  dilakukan  untuk  mengetahui signifikansi dari implementasi metode yang digunakan.
Kanker  payudara  memiliki  beberapa  tipe  yang diidentifikasi berdasarkan keganasan sel dan pertumbuhan  sel  pada  jaringan  payudara.  Kanker payudara  in  situ  merupakan  stadium  0  dan  termasuk sebagai  kanker  non-invasif  atau  pre-invasif.  Kanker payudara  in  situ  identik  dengan  pertumbuhan  sel abnormal  pada  jaringan  dengan  jumlah  yang  banyak namun  belum  menyerang  ke  bagian  jaringan  lainnya pada payudara [21].
Tipe  selanjutnya  adalah  kanker  payudara  invasif. Kanker  payudara  invasif  merupakan  penyebaran  dari pertumbuhan  sel  di  dalam  salah  satu  bagian  pada payudara  ke  bagian  jaringan  lain  dan  bisa  menyebar sampai  pada  jaringan  pada  bagian  tubuh  yang  lain. Penyebaran umumnya dapat berasal dari 2 daerah yaitu dari  saluran  air  susu  yang  menembus  dinding  saluran kemudian  menyerang  jaringan  payudara  ( Invasive Ductal  Carcinoma )  atau  dari  lobulus  atau  kelenjar  air susu  dan  kemudian  menyebar  ( Invasive  Lobular Carcinoma )  [22].  Tipe  IDC  merupakan  tipe  paling umum  dan  lebih  dari  80%  ditemukan  pada  pasien kanker payudara invasif  [23].
Dataset  untuk  penelitian  merupakan  dataset  publik yang  dapat  diakses  daring.  Dataset  BACH  ( BreAst Cancer  Histology )  ini  terdiri  dari  400  citra  digital jaringan payudara yang sudah diberikan pewarnaan zat hematoksilin-eosin (H&E). Teknik kombinasi pewarnaan  ini  pertama  kali  diperkenalkan  pada  tahun 1876  oleh  A.  Wissowzsky  dan  salah  satu  yang  paling banyak  digunakan  dalam  diagnosis  medis  dan seringkali  dijadikan  sebagai  standar  utama.  Teknik pewarnaan  ini  digunakan  untuk  membedakan  antara bagian  inti  dengan  sitoplasma  dari  suatu  sel  yang sedang dilakukan pemeriksaan. Berikut jenis data yang dikelompokkan  menjadi  4  kelas  beserta  identifikasi label pada dataset.
Citra  Jaringan  Normal,  merupakan  data  jaringan  yang sudah  dikelompokkan  dan  diberikan  label  oleh  ahli patologi  yang  memeriksa  citra  jaringan  tersebut.  Pada label,  citra  jaringan  normal  diberikan  label  angka  0 sebagai  pembeda  dan  representasi  nilai  angka  untuk pembelajaran  pada  model.  Citra  Jaringan Benign , merupakan  citra  jaringan  yang  memiliki  karakteristik bertumor  namun  dinyatakan  oleh  ahli  patologi  sebagai tumor  jinak  yang  walaupun  tumbuh  abnormal  namun tidak  menyebar  maupun  menyerang  jaringan  lain  pada satu  organ.  Pada  label,  citra  jaringan  benign  diberikan label  angka  1  sebagai  pembeda  dan  representasi  nilai angka untuk pembelajaran pada model.
Citra  Jaringan In  Situ ,  merupakan  citra  jaringan  yang memiliki sel  kanker, ahli patologi menyebut  sel  in situ sebagai  kanker  stadium  awal.  Jenis  kanker  payudara stadium  awal  memiliki  kesempatan  untuk  dapat disembuhkan  bila  dapat  terdeteksi  sejak  awal  dan mendapatkan  penanganan  yang  cepat.  Citra  Jaringan Invasif,  merupakan  citra  jaringan  yang  dinyatakan memiliki  sel  kanker.  Perbedaan  dengan  kanker  in  situ adalah  sel  kanker  invasif  telah  berkembang  dan menyebar namun  masih  dalam cakupan jaringan organ payudara.  Kanker  ini  masih  dapat  diobati  bila ditemukan bila masih pada stadium awal ketika ukuran tumor relatif kecil.
Kemudian  dilakukan  pembagian  data  yang  diperlukan untuk  pelatihan  dan  pengujian  pada  model.  Rasio  data pelatihan  dengan  pengujian  yang  digunakan  adalah 80:20.  Jumlah  data  masing-masing  setelah  pembagian data dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pembagian Dataset Jenis Data Jumlah Jumlah  Data  Per Kelas (4 Kelas) Pelatihan 240 60 Validasi 80 20 Pengujian 80 20
Sebelum  pelatihan  model,  dilakukan  augmentasi  data. Augmentasi  data merupakan proses  memanipulasi  data yang  dimiliki  untuk  mendapatkan  data  untuk  pelatihan yang  lebih  banyak  dan  beragam,  namun  tidak menambah  jumlah  data  asli  yang  dimiliki.  Teknik  ini
umumnya  digunakan  untuk  penelitian  dengan  jumlah data yang relatif sedikit (puluhan atau ratusan data).
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  augmentasi  untuk  data latih  sebanyak  5  kali.  Fungsi  yang  dipakai  adalah fungsi ImageDataGenerator dengan  teknik  yang berbeda  agar  didapatkan  variasi  bentuk  gambar  yang didapatkan  dengan  memakai  gambar  yang  sama. Teknik  augmentasi  yang  dilakukan  masing-masing dijelaskan pada Tabel 2.
Tabel 2. Pembagian Dataset Urutan Augmentasi Jenis Augmentasi Pertama Rescale 1/255 Kedua Rescale 1/255 dan Vertical Flip Ketiga Rescale 1/255 Horizontal Flip Keempat Rescale 1/255 dan Rotasi (Tiap 5 Derajat) Kelima Rescale  1/255  dan  Pergeseran  Piksel Gambar (Range -200-200)
Pada  langkah  selanjutnya  dilakukan  perancangan model. Arsitektur yang digunakan model adalah VGG- 16  berjumlah  3  model  sekuensial  dengan  masing- masing memiliki ukuran scaling gambar yang berbeda. Kemudian  hasil  ekstraksi  fitur  dari  3  model  tersebut digabungkan  dan  dihubungkan  dengan  lapisan fully- connected dan dense yang dibuat sebagai  lapisan akhir untuk  melakukan  klasifikasi  dari  hasil  pelatihan  dan pelatihan  model.  Secara  singkat,  rancangan  model dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Rancangan Model Induk (CNN-G)
Pada Gambar 3, model induk yang dibuat terdiri dari 3 buah model dengan input awal  84px x 84 px,  3 model tersebut  melakukan rescale ukuran input awal  menjadi 42  x  42px,  84  x  84px,  dan  14x14px.  Di  dalam rancangan  model  induk,  3  model  yang  menjadi penyusun  model  induk  juga  memiliki  rancangannya masing-masing.  Rancangan  masing-masing  model tersebut dapat dijabarkan dengan Tabel 3.
Tabel 3. Rancangan Model Induk Layer CNN14 CNN42 CNN84 Conv-1 8x8,60 10x10,6 10x10,60 Pool-1 4x4,60 4x4,6 4x4,60 Conv-2 - 7x7,56 - Pool-2 - 4x4,56 - Conv-3 - 5x5,120 - Pool-3 - 2x2,120 - Dense-1 45 80 45 Dense-Final 4 4 4
Pada Tabel 3 setiap model terdiri dari beberapa lapisan konvolusi  (Conv-n)  dan  lapisan  pooling  (Pool-n). Setiap  lapisan  memiliki  ukuran  input  yang  berbeda- berbeda,  dengan  tujuan  agar  model  dapat  belajar  dan menangkap  informasi  yang  lebih  beragam.  Setelah model-model  tersebut  dibuat,  model  disatukan  dengan 1 lapisan fully-connected layer dan lapisan dense untuk dilakukan  klasifikasi  berdasarkan  kelas-kelas  yang dibutuhkan (4 kelas).
Fungsi  aktivasi  yang  digunakan  pada  model  masing- masing  adalah  fungsi  ReLu,  sedangkan  pada  model gabungan fungsi aktivasi yang digunakan adalah fungsi Sigmoid. Fungsi  Sigmoid  digunakan pada model akhir karena  dapat  mengkonversi  nilai  bobot  dalam  rentang 0-1.  Pada  model  diberikan  teknik  regularisasi dropout dengan rate sebesar  0,25  yang  artinya  25%  jaringan pada  lapisan  diberhentikan  dan  tidak  dipakai  secara acak untuk menghindari terjadinya overfitting .
Proses  dilanjutkan  ke  tahap  pelatihan.  Pada  tahap pelatihan  dilakukan  inisialisasi hyperparameter yang diperlukan.  Ukuran input pada  model  yang  dipakai pada  saat  augmentasi  adalah  84  x  84px. Batch  size merupakan ukuran jumlah sampel data yang digunakan sebagai  satuan  kecil  dari epoch pada Neural  Network . Pada  penelitian, batch  size yang  dilakukan  inisialisasi eksplisit  namun  akan  menyesuaikan  pada  proses pelatihan.  Penentuan epoch penting  digunakan  sebagai penentuan  jumlah  perulangan  pada  model  pada  saat pelatihan dilakukan. Pada proses pelatihan, nilai epochs yang  digunakan  sebagai  15  yang  berarti  model  akan melakukan  15  kali  proses  penuntasan  pada  proses pelatihan.
Validation steps dibuat sebagai jumlah langkah validasi ketika epoch diinisialisasikan  dan  berjalan  ketika pelatihan  sedang  dimulai.  Pada  penelitian  penggunaan validation  steps  tidak  diinisialisasikan  secara  eksplisit namun sudah disesuaikan dengan jumlah data pada saat pelatihan,  sehingga validation  steps yang  digunakan sebanyak  6  dan  80  pada  saat  proses  prediksi  data validasi. Learning rate merupakan parameter nilai yang digunakan  untuk  menyatakan  seberapa  banyak  model harus berubah ketika menangani  kesalahan pada setiap kali  bobot  model  diperbarui  pada  saat  pelatihan.  Nilai learning  rate dapat  menentukan  seberapa  cepat  model mempelajari  data  dan  berapa  banyak  informasi  yang
hilang  saat  melakukan  pelatihan.  Pada  penelitian  ini nilai learning  rate yang  dipakai  sebesari  0,0001. Pengujian  data  dilakukan  dengan  inisialisasi  fungsi prediksi terhadap data uji yang dipakai.
Setelah  pengujian  data  dilakukan,  dilanjutkan  dengan evaluasi  performa  model  berdasarkan  hasil  pelatihan yang  dilakukan  dan  hasil  pengujian  data  yang dilakukan. Evaluasi dilakukan dengan confusion matrix dan  pengukuran  lainnya  yang  relevan  terhadap penelitian  yang  dilakukan.  Evaluasi  model  diperlukan untuk  pemahaman  mendalam  dan  mendapatkan pengetahuan  tentang  bagaimana  model  yang  dibuat bekerja.  Evaluasi  model  dapat  dimulai  dari  visualisasi tingkat  akurasi  dan loss ketika  pelatihan  dilakukan. Grafik  akurasi  dan loss model  saat  pelatihan  terdapat pada Gambar 4.
Gambar 4. Grafik Akurasi dan Loss Model
Pada  grafik  akurasi  model,  bila  grafik  semakin menanjak  dapat  diartikan  bahwa  model  telah  berhasil belajar dan mendapatkan nilai akurasi yang lebih besar di  setiap  iterasi epochs yang  dilakukan  saat  pelatihan. Pelatihan  dilakukan  dengan  240  data  yang  merupakan data  latih  yang  sudah  dibagi  pada  tahap  pembagian dataset. Pada grafik loss model, grafik terlihat menurun seiring dengan pertambahan epochs yang berarti bahwa pada  setiap epochs model  belajar  dan  mengalami penurunan kehilangan nilai informasi pada pelatihan.
Setelah dilakukan visualisasi dengan grafik, dilanjutkan dengan  pengambilan  nilai  akurasi  terbaik  pada pelatihan  model.  Hasil  tersebut  akan  dipakai  untuk prediksi  data  uji.  Pada  Gambar  5  didapatkan  nilai akurasi  sebesar  0,5375  ~  0,54.  Setelah  hasil  akurasi berhasil  didapatkan,  dilanjutkan  dengan  pembuatan confusion matrix yang hasil nya terdapat pada Gambar 6.
Gambar 6. Confusion Matrix Hasil Prediksi Data Validasi
Berdasarkan pada confusion matrix yang terdapat pada Gambar 6, diketahui model dapat memprediksi 18 data dengan  label  3  (invasif)  secara  akurat,  8  data  dengan prediksi nilai label 2 ( in situ ) yang sesuai dengan label asli,  4  data  dengan  prediksi  nilai  label  1  ( benign ) dengan benar, dan 13 data dengan prediksi nilai label 0 (normal) dengan benar. Kemudian dilakukan pengukuran  lainnya  seperti precision , recall ,  dan f1- score .  Nilai precision merupakan  parameter  tingkat ketepatan  antara  informasi  yang  sebenarnya  dengan jawaban  yang  diberikan  oleh  model.  Sedangkan  nilai recall merupakan parameter tingkat keberhasilan model dalam  mendapatkan  sebuah  informasi.  Nilai  f1 merupakan parameter untuk rata-rata nilai keharmonisan  antara  nilai precision dan recall .  Hasil pengukuran terdapat Gambar 7 berikut.

## Gambar 7. Pengukuran Performa Model
Pada  Gambar  7  diperlihatkan  nilai precision , recall , dan  f1- score pada  masing-masing  kelas  pada  saat model  melakukan  klasifikasi.  Nilai precision terbesar pada  model  yaitu  dengan  nilai  0,62  pada  kelas  in  situ, nilai recall terbesar adalah 0,90 pada kelas invasif, dan hasil f1- score tertinggi bernilai 0,67 pada kelas invasif. Kemudian  pada  pengujian  dengan  menggunakan  data uji dihasilkan confusion matrix pada Gambar 8 berikut.
Berdasarkan  confusion  matrix  pada  Gambar  8,  dapat dilihat  bahwa  model  CNN-G  berhasil  memprediksi  12 data  yang  berlabel  3(invasif)  dengan  akurat.  Model juga berhasil memprediksi 1 gambar yang berlabel 2 ( in situ )  sesuai  dengan  label  sebenarnya.  Pada  prediksi untuk  data  normal  (label  0)  dan benign (1),  model berhasil  memberikan  prediksi  yang  benar  dengan jumlah data masing-masing 9 dan 2 data.
Setelah  itu  dilakukan  pembangunan  model  CNN42, CNN14,  dan  CNN84  sebagai  perbandingan  performa model  dari  model  CNN-G.  Rancangan  masing-masing model sama seperti model yang berada di dalam CNN- G. Data yang digunakan untuk pelatihan dan pengujian memiliki  jenis  dan  jumlah  yang  sama  serta  rasio pembagian  yang  sama  dengan  model  CNN-G.  Pada Tabel  3  terdapat  rancangan  model  CNN14,  CNN42, dan CNN84. Pelatihan menggunakan data dengan rasio jumlah  yang  sama,  dan  teknik  augmentasi  yang  sama. Kemudian  setelah  pelatihan  dilanjutkan  dengan pembuatan  grafik  akurasi  dan  loss  dari  masing-masing model.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  tahap  pengujian menggunakan data uji dengan jumlah yang sama.
Gambar 9. Grafik Akurasi dan Loss Model CNN42
Pada Gambar 9, terdapat grafik akurasi model CNN42. Garis  grafik  akurasi  cenderung  tidak  konsisten  naik turun,  yang  berarti  bahwa  model  tidak  selalu mendapatkan nilai  informasi  pada setiap iterasi epochs yang  diberikan.  Pada epochs ke-12  hingga  ke-14 terdapat  penurunan  pada  grafik  yang  berarti  bahwa model  mempelajari  data  dalam  nilai  yang  sedikit  dan hampir tidak mendapatkan nilai informasi.
Pada grafik loss model, terlihat bahwa garis pada grafik konstan  dan  mengalami  penurunan loss dari  awal epochs hingga epochs ke-12.  Penurunan  loss  berarti bahwa  model  dapat  menangani  kehilangan  informasi hampir di setiap iterasi epochs yang diberikan pada saat pelatihan.  Kemudian dilanjutkan dengan grafik akurasi dan loss pada CNN14 dan CNN84 pada Gambar 10 dan Gambar 11.
Gambar 11. Grafik Akurasi dan Loss Model CNN84
Pada  Gambar  10,  terlihat  grafik  akurasi  pada  model CNN14 memiliki kenaikan dan penurunan yang sangat tidak  konsisten.  Garis  hasil training (biru)  dan validation (jingga)  saling  menjauh  menunjukkan pelatihan  yang  kurang  efektif.  Pada  grafik  loss,  garis hasil  traning  dan  loss  juga  salling  menjauh,  walaupun tingkat penurunannya cenderung konstan dibandingkan dengan  hasil  pada  grafik  akurasi.    Pada  Gambar  11, grafik  akurasi  pada  model  CNN84  terlihat  mengalami peningkatan  setelah epoch ke-4  dan  kemudian mengalami  kenaikan  dan  penurunan  ketika  sudah melalu epoch ke-8. Grafik loss menunjukkan garis yang lebih  teratur  menurun.  Grafik loss yang  berangsur menurun  menandakan  model  dapat  menangani error selama  pelatihan  berlangsung.  Jika  dibandingkan dengan  ketiga  model  tersebut,  model  CNN84  dan CNN42  memiliki  karakteristik  garis  pada  grafik loss yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  grafik loss pada model  CNN14.  Setelah  grafik  dibuat,  dilanjutkan dengan  pengambilan  hasil validation  accuracy dan validation  loss pada  3  model  tersebut.  Perbandingan hasil  akurasi  dan  loss  dari  ketiga  model  dapat  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Validation Accuracy and Loss pada 3 Model Model Val_Acc Val_Loss CNN14 0,324 1,389 CNN42 0,462 1,341 CNN84 0,425 1,264
Pada  Tabel  4,  terlihat  perbandingan  nilai  val_acc  dan val_loss  model.  CNN14  memiliki  nilai  val_acc terendah  dibandingkan kedua model.  CNN42 memiliki nilai  val_acc  tertinggi,  dan  CNN84  memiliki  nilai val_loss  terendah  namun  nilai  nya  tidak  berbeda  jauh dengan  CNN42.  Namun,  jika  dibandingkan  dengan model CNN-G masih memiliki nilai val_acc yang lebih baik  dan  nilai  val_loss  yang  lebih  kecil.  Hasil confusion  matrix dari  data uji pada ketiga model dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Confusion Matrix 3 Model dari Data Uji
Pada Gambar 12, dapat dilihat bahwa confusion matrix CNN14  tidak  dapat  memprediksi  dan  mendeteksi  data benign  (label  1)  dan  malignant  (label  3)  namun  dapat memprediksi 12 (label0) data normal secara akurat dan 9  data  in  situ  (label  2).  Pada  CNN42,  model  berhasil memprediksi 7 data normal, 2 data benign, dan 10 data invasif  namun  tidak  dapat  memprediksi  data  in  situ (label  2).  Model  CNN84  dapat  memprediksi  6  data normal, 8 data benign, dan 2 data invasif dan juga tidak dapat memprediksi data in situ (label 2).

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dan  hasil yang  didapatkan,  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa model  yang  dibuat  mampu  melakukan  klasifikasi terhadap  4  kelas  untuk  membantu  dalam  melakukan dugaan  yang  hasilnya  dapat  dijadikan  prognosis  untuk mendeteksi  sel  pada  jaringan  yang  tergolong  normal atau  diprediksi  terkena  kanker.  Penelitian  berhasil dilakukan  dengan  implementasi  model Convolutional Neural  Network dengan multi-scale dan multi-feature network (CNN-G)  mendapatkan  hasil  akurasi  sebesar 0,5375  dengan  ukuran input citra  yang  tergolong kecil terbukti  meningkatkan  tingkat  akurasi  dibandingkan bila menggunakan model tunggal CNN14, CNN42, dan CNN84.  Model  CNN-G  dapat  lebih  mempelajari  dan mengambil  informasi  untuk  mendapatkan  variasi  fitur dengan  penggabungan  ekstraksi  fitur  dari  3  model. Nilai precision , recall ,  dan  f1-score  pada  masing- masing  kelas  yaitu  0,50,  0,65,  dan  0,57  untuk  kelas normal,  untuk  kelas  benign  yaitu  0,57,  0,20,  dan 0,30, untuk kelas in situ yaitu 0,62, 0,40, dan 0,48, dan untuk kelas invasif bernilai 0,53, 0,90, dan 0,67. Model CNN- G  berhasil  melakukan  prediksi  benar  dengan  data terbanyak  pada  kelas  kanker  invasif  berdasarkan  hasil confusion matrix data validasi dan data uji. Penggunaan augmentasi  data  menjadi  salah  satu  kunci  penting dalam  penelitian  dikarenakan  data  yang  dipakai tergolong  berjumlah  kecil  dan  model  butuh  banyak contoh agar dapat mempelajari data. Namun, penelitian ini  masih  terbuka  dan  dapat  dikembangkan.  Beberapa upaya  yang  dapat  dilakukan  dalam  pengembangan penelitian ini adalah dengan menggunakan sampel data yang  lebih  banyak  dan  optimisasi  model  agar menghasilkan model yang lebih baik dari segi performa dan nilai akurasi.

## Daftar Pustaka
[1]  A.  Yusnina,  I.  Muhimmah,  and  I.  Fidianingsih, “Ekstraksi  Fitur  untuk  Sel  Abnormal  Pleomorfik pada  Kanker  Payudara,” Automata ,  vol.  2,  No  2, 2021, [Online]. Available: https://journal.uii.ac.id/AUTOMATA/article/view /19539.
[2]  A.  S.  Hyperastuty,  A.  Setijo  R,  and  R.  R., “Artificial  Neural  Network  dalam  Menentukan Grading  Histopatologi  Kanker  Payudara,” J. Biosains  Pascasarj. ,  vol.  19,  no.  2,  p.  176,  2017,
doi: 10.20473/jbp.v19i2.2017.176-188.
[3]  S.  A.  Taghanaki,  J.  Kawahara,  B.  Miles,  and  G. Hamarneh, “Pareto-optimal Multi-objective
Dimensionality Reduction Deep Auto-encoder for Mammography Classification,” Comput.  Methods Programs  Biomed. ,  vol.  145,  pp.  85–93,  2017, doi: 10.1016/j.cmpb.2017.04.012.
[4]  R.  Amini,  I.  Muhimmah,  and  I.  Fidianingsih, “Analisis  Fitur  untuk  Grading  Abnormal  Sel Mitosis Pada Kasus Kanker Payudara,” Automata , vol.  Vol  2,  No,  pp.  3–7,  2021,  [Online]. Available:
https://journal.uii.ac.id/AUTOMATA/article/view /17384.
[5]  C. Zhu, F. Song, Y. Wang, H. Dong, Y. Guo, and J.  Liu,  “Breast  Cancer  Histopathology  Image Classification through Assembling Multiple Compact CNNs,” BMC Med. Inform. Decis. Mak. , vol. 19, no. 1, pp. 1–17, 2019, doi: 10.1186/s12911-019-0913-x.
[6]  T. S. Sheikh, Y. Lee, and M. Cho, “Histopathological  Classification  of  Breast Cancer  Images  using  a  Multi-scale  Input  and Multi-feature  Network,” Cancers  (Basel). ,  vol.
12, no. 8, pp. 1–21, 2020, doi: 10.3390/cancers12082031.
[7]  H.  Che,  L.  G.  Brown,  D.  J.  Foran,  J.  L.  Nosher, and I. Hacihaliloglu, “Liver Disease Classification from  Ultrasound  using  Multi-scale  CNN,” Int.  J. Comput.  Assist.  Radiol.  Surg. ,  vol.  16,  no.  9,  pp. 1537–1548,  2021,  doi:  10.1007/s11548-021- 02414-0.
[8]  C. Shorten and T. M. Khoshgoftaar, “a Survey on Image Data Augmentation for Deep Learning,” J. Big Data , vol. 6, no. 1, 2019, doi: 10.1186/s40537-019-0197-0.
[9]  Z.  Wang et  al. ,  “Breast  Cancer  Detection  Using Extreme  Learning  Machine  Based  on  Feature Fusion  with  CNN  Deep  Features,” IEEE  Access , vol.  7,  no.  c,  pp.  105146–105158,  2019,  doi: 10.1109/ACCESS.2019.2892795.
[10]  A.  Anton,  N.  F.  Nissa,  A.  Janiati,  N.  Cahya,  and P.  Astuti,  “Application  of  Deep  Learning  Using Convolutional  Neural  Network  (CNN)  Method For  Women’s  Skin  Classification,” Sci.  J. Informatics , vol. 8, no. 1, pp. 144–153, 2021, doi: 10.15294/sji.v8i1.26888.
[11]  S.  Khan,  H.  Rahmani,  S.  A.  A.  Shah,  and  M. Bennamoun, A  Guide  to  Convolutional  Neural Networks for Computer Vision , vol. 8, no. 1. New York: Morgan & Claypool Publishers, 2018.
[12]  B.  Sekeroglu  and  I.  Ozsahin,  “Detection  of COVID-19  from  Chest  X-Ray  Images  Using Convolutional Neural Networks,” SLAS Technol. , vol.  25,  no.  6,  pp.  553–565,  2020,  doi: 10.1177/2472630320958376.
[13]  M.  B.  Bejiga,  A.  Zeggada,  A.  Nouffidj,  and  F. Melgani,  “a  Convolutional  Neural  Network Approach  for  Assisting  Avalanche  Search  and
Rescue  Operations  with  UAV  Imagery,” Remote Sens. , vol. 9, no. 2, 2017, doi: 10.3390/rs9020100.
[14]  R. Magdalena, S. Saidah, N. Kumalasari C.P., and A. T. Putra., “Klasifikasi  Tutupan Lahan Melalui
Citra Satelit SPOT-6 dengan Metode
Convolutional  Neural,” JEPIN  (Jurnal  Edukasi dan  Penelit.  Inform. ,  vol.  7,  no.  3,  pp.  335–339, 2021, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jepin/article/vi ew/48195/75676591380.
[15]  Y.  D.  Zhang,  S.  C.  Satapathy,  S.  Liu,  and  G.  R. Li,  “A  Five-layer  Deep  Convolutional  Neural Network  with  Stochastic  Pooling  for  Chest  CT- based  COVID-19  Diagnosis,” Mach.  Vis.  Appl. , vol. 32, no. 1, pp. 1–13, 2021, doi: 10.1007/s00138-020-01128-8.
[16]  A.  Al  Smadi,  A.  Mehmood,  A.  Abugabah,  E. Almekhlafi,  and  A.  M.  Al-Smadi,  “Deep Convolutional  Neural  Network-based  System  for Fish Classification,” Int.  J. Electr.  Comput. Eng. , vol.  12,  no.  2,  pp.  2026–2039,  2022,  doi: 10.11591/ijece.v12i2.pp2026-2039.
[17]  T.  A.  Kalaycı  and  U.  Asan,  “Improving Classification  Performance  of  Fully  Connected Layers  by  Fuzzy  Clustering  in  Transformed Feature Space,” Symmetry (Basel). , vol. 14, no. 4, p. 658, 2022, doi: 10.3390/sym14040658.
[18]  R.  Yamashita,  M.  Nishio,  R.  Gian  Do  Kinh,  and K. Togashi,  “Convolutional  Neural  Networks:  an Overview and Application in Radiology,” Insights into  Imaging,  Eur.  Soc.  Radiol. ,  vol.  9,  pp.  611–
629, 2018, doi: 10.1007/978-981-15-7078-0_3.
[19]  M. Grandini, E. Bagli, and G. Visani, “Metrics for Multi-Class  Classification:  an  Overview,”  pp.  1– 17, 2020, [Online].
Available: http://arxiv.org/abs/2008.05756.
[20]  J.  H.  J.  C.  Ortega,  “Analysis  of  Performance  of Classification Algorithms in Mushroom
Poisonous  Detection  using  Confusion  Matrix Analysis,” Int.  J. Adv.  Trends  Comput.  Sci. Eng. , vol.  9,  no.  1.3,  pp.  451–456,  2020,  doi: 10.30534/ijatcse/2020/7191.32020.
[21]  M.  van  Seijen et  al. ,  “Ductal  Carcinoma In  Situ: to Treat or Not to Treat, That is the Question,” Br. J. Cancer , vol. 121, no. 4, pp. 285–292, 2019, doi: 10.1038/s41416-019-0478-6.
[22]  H. L. Chung, H. H. Tso, L. P. Middleton, J. Sun, and  J.  W.  T.  Leung,  “Axillary  Nodal  Metastases in  Invasive  Lobular  Carcinoma  Versus  Invasive Ductal Carcinoma: Comparison of Node Detection and Morphology by Ultrasound,” Am. J. Roentgenol. , vol. 218, no. 1, pp. 33–41, 2022, doi: 10.2214/AJR.21.26135.
[23]  D.  Makower,  J.  Qin,  J.  Lin,  X.  Xue,  and  J.  A. Sparano, “The 21-Gene Recurrence Score in Early Non-Ductal  Breast  Cancer:  a  National  Cancer Database analysis,” npj Breast Cancer , vol. 8, no. 1, pp. 1–7, 2022, doi: 10.1038/s41523-021-00368- 9.
Halaman ini sengaja dikosongkan