Volume 7 Nomor 4, Tahun 2024 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## DETEKSI DAN KLASIFIKASI CITRA KANKER DARAH MENGGUNAKAN METODE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN)

## DETECTION AND CLASSIFICATION OF BLOOD CANCER IMAGES USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN) METHOD
Sriyani Violina 1 , Niken Rosiana Damayanti 2 , Iwa Ovyawan Herlistiono 3 1,2,3 Program  Studi Teknik Informatika, Universitas  Widyatama Jalan. Cikutra 204A, Bandung 40125 sriyani.violina@widyatama.ac.id

## ABSTRACT
Leukemia is a group of blood cancers that affect the body's blood cells, especially white blood cells. Leukemia can  form  when  white  blood  cells  do  not  grow  as  they  should.  To  determine  a  diagnosis  of  blood  cancer, supporting  examinations  are  needed, in  the form of  blood  tests  and  bone  marrow  biopsy.  In  a  blood  test,  the doctor looks for abnormalities in the white blood cell count. Leukemia sufferers generally have higher levels of white blood cells than normal. In the case of large amounts of data, errors in the diagnosis process can occur due to human error and this can certainly endanger the patient's life. Automatic detection methods have been carried out using image processing and segmentation, as well as several classification methods using machine learning  and  deep  learning.  This  research  uses  the  Convolutional  Neural  Network  method  with  the  VGG-16 architecture.  The  VGG-16  architecture  is  used  as  a  detection  object  architecture  to  detect  the  presence  and count of Blood Cancer cells in image data. Object detection is carried out to differentiate healthy white blood cells (normal) from white blood cells affected by cancer (lymphoblast and non-lymphoblast cells). The detection performance obtained from using this method is in the form of accuracy values from training model 20,000 data. Using a learning rate value of 0.001 and a number of epochs of 10 produces the best model of 100%. The f1- score value of each class is 100%.
Keywords : Leukemia, Convolutional Neural Network, VGG-16.

## ABSTRAK
Leukemia  adalah  sekelompok  kanker  darah  yang  mempengaruhi  sel  darah  tubuh,  terutama  sel  darah  putih. Leukemia  dapat  terbentuk  ketika  sel  darah  putih  tidak  tumbuh  sebagaimana  mestinya.  Untuk  menetapkan diagnosis kanker darah, diperlukan pemeriksaan  penunjang,  berupa tes darah dan  biopsi  sumsum tulang . Pada tes darah, dokter mencari kelainan dari jumlah sel darah putih. Pengidap leukemia umumnya memiliki kadar sel darah  putih  lebih  banyak  dibanding  normal.  Dalam  hal  jumlah  data  yang  besar,  kesalahan  dalam  proses diagnosis  dapat  terjadi  karena  human  error  dan  hal  ini  tentunya  dapat  membahayakan  nyawa  pasien.  Metode deteksi  otomatis  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  pengolahan  citra  maupun  segmentasi,  serta  beberapa metode klasifikasi menggunakan machine learning dan deep learning. Pada penelitian ini menggunakan metode Convolutional  Neural  Network dengan  arsitektur  VGG-16.  Arsitektur  VGG-16  digunakan  sebagai  arsitektur objek  deteksi  untuk  mendeteksi  keberadaan  dan  menghitung  sel  Kanker  Darah  pada  data  citra.  Deteksi  objek dilakukan  untuk  membedakan  sel  darah  putih  sehat (normal)  dengan  sel  darah  putih  yang  terkena  kanker  (sel limfoblas  dan  non-limfoblas).  Performa  deteksi  yang  didapatkan  dari  penggunaan  metode  ini  berupa  nilai akurasi  dari  training  model  20.000  data.  Menggunakan  nilai  learning  rate  0,001  dan  jumlah  epoch  10 menghasilkan  model terbaik sebesar 100%.
Kata Kunci : Leukemia, Convolutional Neural Network , VGG-16.

## PENDAHULUAN
Masalah kesehatan merupakan
sektor yang sangat penting diperhatikan di setiap  negara.  Kesehatan  menjadi  salah faktor utama dalam membangun peradaban bangsa dan memajukan ekonomi  negara.  Tanpa  kesehatan  yang tidak  memenuhi  standar,  manusia  kurang bisa menjadi sumber daya yang
berkualitas.  Salah  satu  penyebab  utama kurangnya  standar kesehatan yaitu terkena penyakit  yang  cukup  meamatikan  untuk manusia.  Kanker  adalah  salah  satu penyebab utama kematian di seluruh dunia [1].  Berdasarkan  data World  Health Organization (WHO)  pada  tahun  2021 angka  kematian  yang  disebabkan  kanker mencapai  10  juta  kasus.  Jumlah  ini
meningkat 0,4% dibandingan tahun sebelumnya yaitu 9,96 juta kasus [2].
Salah  satu  jenis  kanker  yang  perlu diperhatikan  yaitu  kanker  darah  atau Leukemia. Mayoritas  penduduk  negara asia  terkena  kanker  darah  dengan  total 474.519  kasus  baru  dan  311.594  kasus kematian  menurut  Globocan  2020  [3]. Kanker  darah  merupakan  kanker  dengan kasus  kematian  tertinggi  nomer  lima, setelah kanker paru-paru, payudara, serviks  dan  hati  [2].  Leukemia  adalah suatu  kondisi  darah  yang  menargetkan pengembangan  sel-sel  pembentuk  darah sumsum tulang [4]. Leukemia dapat terjadi jika  sumsum  tulang  memproduksi  sel darah  putih  secara  berlebihan.  Jumlah  sel darah putih yang lebih banyak dibandingkan  sel  darah  merah  mampu merusak kinerja organ tubuh lain [5].
Profilaksis  dini  diperlukan  untuk membatasi  jumlah  pengidap Leukemia , mengingat  tingginya  jumlah  kasus    dan bahaya  yang  disebabkan  oleh  kanker darah. Mencegah penyakit sebelum timbul adalah hal yang penting karena pengobatan terkadang  gagal  memberikan  hasil  yang maksimal  atau  terlambat  diberikan  pada pengidap kanker [6]. Memanfaatkan teknologi  dalam  bidang  medis  dapat menjadi  sebuah  solusi  dan  mampu mendeteksi kanker sejak dini. Para peneliti sedang  berupaya  mengembangkan  sistem kecerdasan  buatan  untuk  mendeteksi penyakit.  Praktisi  medis  akan  cukup terbantu  dalam  mendeteksi  suatu  penyakit dengan  kecerdasan  buatan  tersebut.  Salah satu cara untuk mendeteksi penyakit dapat menggunakan citra hasil pemeriksaan pada pasien.  Citra  tersebut  digunakan  sebagai input  dari  kecerdasan  buatan  atau  disebut juga  identifikasi  citra.  Klasifikasi  citra dapat  menggunakan  bagian  dari Machine Learning yaitu Deep
Learning.
Alogartitma  Deep  Learning  mempelajari data untuk membantu pengkategorian data, efektifitas  pemrosesan  data,  mencerna sekaligus memproses data tidak terstruktur seperti gabungan gambar dan teks.
Metode  dari Deep  Learning yang dapat  digunakan  untuk  identifikasi  dan pengklasifikasian data yaitu Convolutional Neural  Network (CNN).  CNN  termasuk dalam supervised learning sehingga dengan  algoritma  ini  dapat  mempelajari sendiri  dari  data  yang  sudah  diberikan untuk  membantu  mengidentifikasi  citra yang  masuk.    kelemahan  seperti  metode Deep  Learning lainnya  yaitu  proses pelatihan  model  yang  lama  karena  CNN telah  meniru  sistem  pengenalan  citra  pada visual  cortex  manusia  sehingga  mampu mengolah  informasi  citra.  Hasil  dari augmentasi  datanya  seperti  rotasi,  scalling dan  translasi  citra  cukup  baik,  sehingga membuat CNN banyak dikembangkan [7].
Peneliti sebelumnya telah melakukan penelitian  klasifikasi  citra  menggunakan Convolutional Neural Network pada bidang  medis.  Penelitian  Shidada  &
Hariyanto (2021) yang berjudul ”Identifikasi Acute Lymphoblastic Leukemia pada Citra Mikroskopis Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes” mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  80% dari  25  data  uji.  Penelitian  berikutnya dilakukan  oleh  Nurkhasanah  &  Murinto (2021)  Mengklasifikasikan  Penyakit  Kulit Wajah Menggunakan Metode
Convolutional  Neural  Network. Tingkat akurasi  yang  didapatkan  pada  proses pelatihan  sebesar  100%  sedangkan  pada proses  pengujian  sebesar  88%  dan  pada pengujian data baru sebesar 90%. Disimpulkan bahwa penerapan deep learning dengan memakai metode convolutional neural network dapat melakukan klasifikasi penyakit kulit wajah dengan baik. Klasifikasi kanker kulit menggunakan metode Convolutional Neural  Network dengan  Arsitektur  VGG- 16  juga  pernah  dilakukan  penelitian  oleh Agustina (2022). Penelitian ini menggunakan dataset berupa citra jaringan kanker  sebanyak  4000  gambar  dengan hyperparameter  optimizer SGD, learning rate 0,001,  epoch  50  dan  batch  size  32. Akurasi  yang  diperoleh  sebesar  99,70%,
loss  0,0055,  presisi  0,9975,  recall  0,9975 dan f1-score 0,9950.  Penelitian berikutnya berjudul ”Deep Learning untuk Klasifikasi B-Acute  Lymphoblastic  Leukemia  Cell Menggunakan  Arsitektur  DenseNet  121” Zaputra  (2023).  Penelitian  ini  mampu menyimpulkan untuk klasifikasi Leukemia menggunakan arsitektur DenseNet121 adalah sebesar 83,59%,
dengan menggunakan optimizer
SGD pada learning  rate  0,1.  Berdasarkan  hasil  dari referensi  penelitian  terdahulu  tersebut dapat disimpulkan bahwa penerapan metode Convolutional  Neural  Network dengan arsitektur
VGG-16 dapat
melakukan  klasifikasi  penyakit  dengan baik.  Nilai  akurasi  yang  didapatkan  mulai dari 80% hingga 100%.
Penelitian  Shidada  &  Hariyanto (2021)  yang  berjudul  ”Identifikasi  Acute Lymphoblastic Leukemia  pada  Citra Mikroskopis Menggunakan Algoritma
Naive  Bayes”  mendapatkan  nilai  akurasi sebesar  80%  dari  25  data  uji.  Penelitian berikutnya dilakukan oleh Nurkhasanah & Murinto (2021) Mengklasifikasikan Penyakit  Kulit  Wajah  Menggunakan Metode  Convolutional  Neural  Network. Tingkat  akurasi  yang  didapatkan  pada proses  pelatihan  sebesar  100%  sedangkan pada  proses  pengujian  sebesar  88%  dan pada  pengujian  data  baru  sebesar  90%. Disimpulkan bahwa penerapan deep learning dengan memakai metode convolutional neural network dapat melakukan klasifikasi penyakit kulit wajah dengan baik. Klasifikasi kanker
kulit menggunakan metode
Convolutional Neural  Network  dengan  Arsitektur  VGG-
16  juga  pernah  dilakukan  penelitian  oleh Agustina (2022). Penelitian ini menggunakan dataset berupa citra jaringan kanker  sebanyak  4000  gambar  dengan hyperparameter  optimizer  SGD,  learning rate  0,001,  epoch  50  dan  batch  size  32. Akurasi  yang  diperoleh  sebesar  99,70%, loss  0,0055,  presisi  0,9975,  recall  0,9975 dan f1-score 0,9950.  Penelitian berikutnya berjudul ”Deep Learning untuk Klasifikasi
B-Acute  Lymphoblastic  Leukemia  Cell Menggunakan  Arsitektur  DenseNet  121” Zaputra  (2023).  Penelitian  ini  mampu menyimpulkan untuk klasifikasi Leukemia menggunakan arsitektur DenseNet121
adalah sebesar 83,59%, dengan menggunakan optimizer SGD pada learning  rate  0,1.  Berdasarkan  hasil  dari referensi  penelitian  terdahulu  tersebut dapat disimpulkan bahwa penerapan metode  Convolutional  Neural  Network dengan arsitektur VGG-16 dapat melakukan  klasifikasi  penyakit  dengan baik.  Nilai  akurasi  yang  didapatkan  mulai dari 80% hingga 100%.
Penelitian  oleh  Mawardi  (2022) dengan  judul  “Klasifikasi  Leukemia  pada Sel  Darah  Putih  Berdasarkan  Warna  dan Bentuk Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network (CNN)”. Penelitian ini menerapkan metode klasifikasi  CNN  untuk  mengindentifikasi penyakit  Leukemia  secara  otomatis.  Pada penelitian  ini  menerapkan  model  skenario CNN  pada  dataset  White  Blood  Cells. Skenario  ini  menerapkan Early  Stopping Callback untuk mengurangi overfitting dan underfitting dan  cara  ini  terbukti  baik dengan  memperoleh  hasil  akurasi  sebesar 94.41% di data train dan 95% di data test.
Penelitian  oleh  Baihaqi  .dkk  (2021) berjudul  “Analisis  Gambar  Sel  Darah Berbasis Convolution  Neural  Network untuk  Mendiagnosis  Penyakit  Demam Berdarah”. Penelitian ini berfokus pada sel darah  merah  dan  sel  darah  putih  dalam membantu  dokter  mendiagnosis  pasien dengan virus demam berdarah, dimana Tes Hematologi  dalam  mendiagnosis  demam berdarah memang memperhatikan persentase  tingkat  jumlah  sel  darah  merah dan sel darah putih. Itu merupakan metode umum untuk mendiagnosis infeksi dengue. Ukuran  trombosit  yang  kecil  membuat teknik ini tidak digunakan dalam penelitian  ini.  Penelitian  ini  mengusulkan algoritma  Convolutional  Neural  Network untuk  mengenali  fitur  set  data  sel  darah dan mendeteksi demam berdarah berdasarkan  masukan  sel  darah.  Hasil
Data Feature Classification Using CNN Model Cancer Normal Feature Input
penelitian  yang  dihasilkan  menghasilkan metode dan sistem yang dapat mendiagnosis pasien DBD dengan memanfaatkan    citra    apusan    sel    darah, sehingga    dapat    mempercepat    proses diagnosis  dan menghemat biaya.
Penelitian  oleh  Prabaswara  (2020) dengan  judul  Deteksi  Sel  Limfoblas  pada Kasus  ALL  Tipe  L1.  Deteksi  dini diperlukan  guna  mengetahui  keberadaan kanker  ALL  pada  tubuh  manusia.  Metode deteksi  konvensional  telah  dilakukan namun masih memiliki banyak kekurangan di  antaranya  potensi  human-error  yang tinggi  karena  dilakukan  langsung  dengan pengamatan pada mikroskop. Metode yang digunakan  Convolutional  Neural  Network dengan  algoritma  YOLOv2  digunakan sebagai  arsitekstur  objek  deteksi  untuk mendeteksi  keberadaan  dan  menghitung sel  kanker  ALL  pada  tubuh  seorang pasien.  Deteksi  objek  dilakukan  untuk membedakan sel darah putih sehat dengan sel  darah  putih  yang  terkena  kanker  (sel limfoblas  dan  non-limfoblas).  Performa deteksi  yang  didapatkan  dari  penggunaan metode  ini  berupa  akurasi  sebesar  90,9% dan  Mean  Average  Precision  sebesar 87,5%. Adapun performa dari perhitungan otomatis  didapatkan  Mean  Absolute  Error pada  perhitungan  sel  limfoblas  0.192  dan pada perhitungan sel non-limfoblas 0.062.
Penelitian  ini  menggunakan  metode Convolutional  Neural  Network dengan arsitektur  VGG-16.  Objek  penelitian  yang digunakan  yaitu  identifikasi  kanker  darah, dimana  data  yang  digunakan  ialah  data citra Peripheral  Blood  Smears .  Data  citra ini  dibagi  menjadi  data  testing,  training dan  validation,  kemudian  dimasukkan dalam pemrograman Convolutional Neural Network yang  nantinya  dilakukan  proses mempelajari  fitur  pada  citra  dan  proses klasifikasi  pada  citra  yang  ada.  Data  latih yang  digunakan  merupakan  0,9  dari jumlah  keseluruhan  data  yang  ada.  Hasil yang  diinginkan  berupa  hasil  identifikasi suatu  citra  terindikasi  kanker  darah  atau normal. Kekurangan dari penelitian sebelumnya  ialah  jenis  algoritma  yang
digunakan  berbeda  sehingga  akurasi  yang didapatkan  kurang  maksimal  dan  dapat ditingkatkan  kembali.  Sehingga  pada penelitian ini, penulis meningkatkan akurasi  dengan  objek  dan  arsitektur  yang berbeda agar deteksi dini dapat didapatkan oleh pengidap kanker maupun yang belum mengalami.
Perbedaan  penelitian  ini  dengan penelitian  sebelumnya  yaitu  identifikasi dan  klasifikasi  yang  digunakan  untuk kanker darah. Dan arsitektur Convolutional  Neural  Network  yang  akan digunakan yaitu VGG-16. Karena VGG-16 memiliki  akurasi  yang  cukup  tinggi  yaitu memperoleh  top-5  test  accuracy  mencapai 92,7%  pada  klasifikasi  14  juta  gambar dalam  1000  kelas  (kompetisi  2014 ILSVRC).

## METODE
Diagnosis  kanker  darah  dimulai dengan  pembacaan  citra  mikroskopis  ke dalam  modul  saraf  terlatih  untuk diagnosis.  Modul  Machine  Learning  yang dilatih  (training)  akan  memberikan  output apakah sampelnya kanker atau non kanker berdasarkan nilai prediksi.
Untuk  proses  training,  digunakan dataset  1000  data citra  sampel  kanker  dan non  kanker.  Kumpulan  data  pelatihan digunakan untuk melatih modul pembelajaran  mesin.  Ini  terdiri  dari gambar  kanker  dan  non  kanker  berlabel masing-masing. Citra tersebut akan
dimasukkan  ke  dalam  modul  machine learning.
Gambar 1. Blok Diagram Deteksi Kanker Darah

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini menggunakan 2 kategori  gambar  sel  kanker  darah  dan  sel darah normal. Dataset yang telah siap akan dibagi  menjadi  data  training,  testing  dan validasi.

## Gambar 2. Pengelompokan Citra Sel Kanker Darah
Dataset  yang  digunakan  10.000 gambar Citra Sel Kanker Darah berukuran 64x64  piksel  yang  diambil  dari  apusan darah  tepi  pasien  yang  didiagnosis Leukemia  Myeloid  Akut  (Kanker  Darah). Dataset  diperoleh  dari The  Cancer Imaging Archive (TCIA).  Citra Sel Darah Normal  berjumlah  10.000  diambil  dari dataset  darah  normal  dari Blood  Cell Image ( Kaggle ).

## Preprocessing Image
Citra  kanker  darah  akan  melewati proses  klasifikasi  dan  ekstraksi  fitur setelah  melewati  proses  preprocessing data.  Tujuan  dari  preprocessing  data  ini sendiri  adalah  untuk  mempersiapkan  citra sel  darah  yang  digunakan  nantinya  dapat memasuki  tahapan  selanjutnya.  Tahap preprocessing  data  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut.
Proses pertama yang dilakukan pada data  preprocessing  adalah melakukan  data balancing pada data citra sel kanker darah dan  citra  sel  darah  normal.  Proses  data balancing  untuk  data  identifikasi  citra  sel kanker darah dilakukan proses pengambilan  data  secara  acak  sebanyak 10.000 data pada dataset kanker darah dan 10.000  pada  dataset  darah  normal  dengan menggunakan  fungsi  dari  python  yaitu sample.
Tabel 1. Penjelasan Pembagian Data
Nama Kelas Jumlah Data Training Testing Validatio n Kanker darah 10.000 16.000 2000 2000 normal 10.000
Setelah  dilakukan  proses  data balancing,  proses  selanjutnya  adalah menerapkan  data  augmentation  pada  data training  dan  data  testing.  Berikut  ini merupakan  pembagian  data  training  dan data  testing  yang  digunakan  pada penelitian ini:
Tabel 2. Hasil Proses Data Augmentasi Nama Proses Augmentation Keterangan Hasil Citra horizontal_flip horizontal_fli p akan melakukan proses membalikan data citra secara acak. rotation_range rotation_rang e akan melakukan proses rotasi data citra secara acak, dengan besaran rotasi sebesar 45 derajat. rescale
rescale akan melakukan normalisasi data citra menjadi 0 – 1, dengan cara membagi data citra dengan jumlah maksimum ukuran pixel warna RGB yaitu 255.

## Perancangan Model CNN
Proses  selanjutnya  adalah  membuat arsitektur  dari  model  convolutional  neural network  dari  data  yang  telah  disiapkan, pada proses ini input layer yang digunakan sebesar  200  x  200  piksel  dengan  ukuran channel warna yaitu 3 (Red, Green, Blue), sehingga komposisi dari input layer adalah 200  x  200  x  3.  Selanjutnya  citra  akan memasuki  tahapan  pertama  yaitu  feature learning,  pada  tahapan  awal  ini  citra  akan diproses melalui 5 proses di convolutional layer  dengan  jumlah  kernel  yang  berbeda- beda dan 5 proses di pooling layer. Setelah melewati tahapan feature learning,
selanjutnya  citra  akan  memasuki  flatten layer. Tujuan dari flatten layer ini nantinya akan  mengubah  hasil  pemrosesan  yang berada  di  feature  learning  pada  bagian pooling  layer  menjadi  vector,  setelah melewati  flatten  layer  akan  memasuki tahapan  yang  kedua  dari  convolutional neural network yaitu classification. Berikut ini  2  rancangan  dari  arsitektur  CNN  pada penelitian ini
Gambar  3  merupakan  arsitektur jaringan  pada  proses  training  untuk menghasilkan model yang optimal. Berdasarkan  gambar  3  diketahui  bahwa arsitektur  terbagi  dalam  2  tahapan,  yakni feature learning dan classification .
Tahapan  pertama  dari  model  CNN ini adalah feature learning, pada penelitian ini  sendiri  feature  learning  ini  sendiri terdiri  dari  2  bagian  yaitu  convolutional layer  dan  max  pooling  layer.  Setelah melewati feature learning selanjutnya data citra  akan  memasuki  tahapan  yang  kedua yaitu classification .  Pada  tahapan  ini terdapat  beberapa  lapisan,  di  antaranya yaitu  lapisan  fully  connected  layer  dan output layer.

## Gambar 3. Arsitektur CNN Pada Klasifikasi Kanker Darah
Proses konvolusi pertama digunakan kernel  berukuran  3x3  dan  jumlah  filter sebanyak  32  filter,  proses  konvolusi  ini adalah  proses  kombinasi  antara  dua  buah matriks yang berbeda untuk menghasilkan suatu  nilai  matriks  yang  baru.  Agar  lebih memahami  cara  kerja  dari  proses konvolusi,  peneliti  akan  menggunakan sampel matriks pada input image.  Gambar 4  menunjukkan  proses  konvolusi  dengan ukuran  kernel  3x3  dan  stride  1,  dimana stride  merupakan  pergeseran  kernel terhadap matriks input.

## Gambar 4. Perhitungan Proses Konvolusi
Setelah  proses  konvolusi,  maka ditambahkan  sebuah  aktivasi  fungsi  yaitu ReLU  (Retrified  Linear  Unit).  Fungsi aktivasi  ini  bertujuan  untuk  mengubah nilai  negatif  menjadi  nol  (menghilangkan nilai  negatif  dalam  sebuah  matriks  hasil konvolusi).  Hasil  konvolusi  ini  memiliki ukuran  yang  sama  yakni  64x64  karena pada saat proses konvolusi digunakan nilai padding 0.
Proses pooling,
merupakan pengurangan  ukuran  matriks  dengan menggunakan  operasi  pooling.  Pada dasarnya  pooling  layer  terdiri  dari  sebuah filter  dengan  ukuran  tertentu  yang  akan secara  bergantian  bergeser  pada  seluruh area feature map. Penelitian ini menggunakan max-pooling untuk mendapatkan  nilai  matriks  yang  baru berukuran  2x2  dengan  cara  mengambil nilai paling maksimum dari setiap window.
Proses  konvolusi  kedua  meneruskan hasil  dari  proses  pooling  pertama  yakni dengan  input  matriks  gambar  sebesar 32x32  dengan  jumlah  filter  sebanyak  64 dan  dengan  ukuran  kernel  3x3.  Proses konvolusi kedua ini sama-sama menggunakan  fungsi  aktivasi  ReLU, Proses  selanjutnya  adalah  proses  pooling yang  kedua,  proses  ini  hampir  sama dengan  proses  pooling  hang  pertama, namun  ada  perbedaan  pada  nilai  output akhir  dari  matriksnya  .  Output  yang dihasilkan memiliki ukuran gambar 16x16. Hasil  dari  proses  konvolusi  yang dilakukan  mendapatkan  output  feature maps  yang  berbentuk  multidimensional array,  oleh  sebab  itu  proses  selanjutnya dilakukan  tahap  flatten  mengubah  feature map  menjadi  sebuah  vektor,  agar  dapat  di input  pada  tahap  fully  connected  layer untuk kemudian diklasifikasi.
Selanjutnya  fully  connected,  pada tahap  ini  digunakan  hanya  satu  hidden
layer  pada  jaringan  MLP  (Multi  Layer Perceptron).  Flatten  disini  mengubah output  pooling  layer  menjadi  sebuah vector. Sebelum melakukan proses klasifikasi atau memprediksi gambar, pada proses  ini  digunakan  nilai  dropout  yang merupakan sebuah teknik regulasi jaringan syaraf  dengan  tujuan  memilih  beberapa neuron secara acak dan tidak akan dipakai selama  proses  pelatihan,  dengan  kata  lain neuron-neuron  tersebut  dibuang  secara acak.  Tujuan  dari  proses  ini  yaitu mengurangi  overfitting  pada  saat  proses training.
Setelah  itu  dilanjutkan  pada  proses klasifikasi,  yang  mana  dengan  bantuan aktivasi  softmax  akan  diklasifikasi  input sesuai  dengan  terget  kategorinya  yakni pada  2  kategori  gambar  kanker  darah  dan darah normal.
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang dilakukan dari model Convolutional Neural  Network  (CNN)  didapatkan  hasil training dan validation. Proses ini menggunakan  jumlah  10  epoch,  nilai learning  rate  1,000,  dan  optimizer  Adam. Berikut  hasil  yang  diperoleh  berdasarkan parameter yang telah ditentukan:

## Gambar 5. Hasil Chart Training and Validation Loss dan Accuracy
Berdasarkan  gambar  5  chart  hasil Training and Validation Loss dan Training and  Validation  Accuracy.  Pada  chart Training and validation Loos menunjukkan eksistensi nilai dari tinggi ke rendah  ini  merupakan  pergerakan  yang cukup  bagus  karena  kemungkinan  Loss akan  terus  menurun.  Sedangkan  akurasi juga  berjalan  dari  angka  yang  terkecil menuju maksimal sehingga bisa disimpulkan  stabil  terus  meningkat  nilai akurasinya.
Akurasi  report  yang  didapatkan  dari proses convolutional  neural  network didapatkan sebagai berikut:
Gambar 6. Hasil Classification Report
Berdasarkan gambar 6 dapat diketahui bahwa nilai akurasi dari training model  adalah  sebesar  99,85  atau  99%, dimana  nilai  f1-score  dari  masing-masing kelas adalah 100% untuk darah normal dan 100%  untuk  kanker.  Nilai  Support  untuk darah  normal  975  dan  kanker  1025.  Nilai precision  dan  recall  menunjukkan  100% pada  kedua  kelas.  Detail  perhitungan Classification  Report dari  hasil Confusion Matrix sebagai berikut:

## Gambar 7 Hasil Confusion Matrix

## SIMPULAN
Berdasarkan  analisis  yang  telah dilakukan,  diperoleh  kesimpulan  antara lain:
1. Implementasi CNN untuk mengklasifikasikan  gambar  kanker darah  dan  darah  normal  menggunakan arsitektur VGG-16. Bedasarkan
klasifikasi  data  citra  dilakukan  dengan beberapa  tahap.  Tahap  pertama  yaitu dengan  melakukan  pre-processing  data yaitu dengan resize.  Hasil yang didapat dari penerapan resize untuk mempercepat komputasi model. Algoritma  CNN  memiliki  beberapa lapisan yang digunakan untuk
pembelajaran fitur dan klasifikasi sesuai dengan  arsitektur  VGG-16.  Proses  ini dipengaruhi  oleh  persentase  pembagian data training, batchsize dan dropout.
2. Klasifikasi citra kanker darah menggunakan  convolutional  neural network  menghasilkan  tingkat  akurasi training  dan  testing  tertinggi  dengan nilai  epoch  10.  Nilai  akurasi  dari training  model  adalah  sebesar  99,85, dimana  nilai  f1-score  dari  masing- masing kelas adalah 100% untuk darah normal dan 100% untuk kanker.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pangribowo, S. (2019). Beban Kanker di Indonesia. Pusat Data Dan Informasi  Kemeterian Kesehatan RI, 1–16.
[2] World  Health  Organization.  Cancer. WHO. 2022.
[3] A.  Kamilaris  and  F.  X.  Prenafeta- Boldú, “Deep learning in agriculture: A survey,” Comput. Electron. Agric. , vol.  147,  no.  February,  pp.  70–90,
2018.
[4] C.  McCool,  T.  Perez,  and  B. Upcroft,  “Mixtures  of  Lightweight
Deep Convolutional Neural Networks:  Applied  to  Agricultural Robotics,” IEEE  Robot.  Autom. Lett. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  1344–1351,
2017.
[5] D. Weimer, B. Scholz-Reiter, and M. Shpitalni, “Design of deep convolutional neural network architectures  for  automated  feature extraction  in  industrial  inspection,”
CIRP  Ann.  -  Manuf.  Technol. ,  vol.
65, no. 1, pp. 417–420, 2016.
[6] R.  Liu,  G.  Meng,  B.  Yang,  C.  Sun, and  X.  Chen,  “Dislocated  Time
Series Convolutional Neural Architecture:  An  Intelligent  Fault Diagnosis  Approach  for  Electric Machine,” IEEE Trans. Ind.
Informatics , vol. 13, no. 3, pp. 1310–
1320, 2017.
[7] K.  Xu,  D.  Feng,  and  H.  Mi,  “Deep convolutional  neural  network-based
early automated detection of diabetic retinopathy  using  fundus  image,”
Molecules , vol. 22, no. 12, 2017.
[8] A.  Jijja  and  D.  Rai,  “Efficient  MRI segmentation  and  detection  of  brain tumor  using  convolutional  neural network,” Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci. Appl. ,  vol.  10,  no.  4,  pp.  536–541, 2019.
[9] T.  DeVries  and  D.  Ramachandram, “Skin  Lesion  Classification  Using Deep Multi-scale Convolutional Neural Networks,” 2017.
[10]  M.  Goyal,  N.  D.  Reeves,  A.  K. Davison,  S.  Rajbhandari,  J.  Spragg, and  M.  H.  Yap,  “DFUNet: Convolutional  Neural  Networks  for Diabetic  Foot  Ulcer  Classification,” IEEE  Trans.  Emerg.  Top.  Comput. Intell. , vol. PP, pp. 1–12, 2018