## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5981

## Klasifikasi Citra Stroke Menggunakan Augmentasi dan Convolutional Neural Network EfficientNet-B0
Nadila Handayani Putri, Jasril * , Muhammad Irsyad, Surya Agustian, Febi Yanto
Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia
Email: 1 nadilahandyni@gmail.com, 2,* jasril@uin-suska.ac.id, 3 irsyadtech@uin-suska.ac.id,
4 surya.agustian@uin-suska.ac.id, 5 febiyanto@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: jasril@uin-suska.ac.id
Abstrak− Stroke adalah gangguan fungsional otak secara tiba-tiba yang disebabkan oleh disfungsi otak klinis fokal dan global selama 24 jam bahkan lebih. Sebanyak 15 juta jiwa meninggal diakibatkan oleh stroke setiap tahunnya. Pasien yang terkena stroke harus segera ditangani sehingga bisa meminimalisir resiko kerusakan otak. Salah satu pendukung diagnosis stroke yaitu melalui  analisa  citra  hasil  pemindaian  Computed  Tomograpghy  (CT-Scan).  Seiring  perkembangan  zaman,  teknologi pengolahan  citra  memungkinkan untuk  mendeteksi pola  stroke  pada  citra  otak, dapat  membantu dokter dan  ahli  radiologi dalam proses diagnosis dan pengobatan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan tingkat akurasi menggunakan augmentasi  dan  tanpa  augmentasi  serta  hyperparameter  menggunakan  Convolutional  Neural  Network  dalam  arsitektur EfficientNet-B0  untuk  melakukan  klasifikasi  citra  stroke  iskemik,  hemoragik,  dan  otak  normal.  Augmentasi  data  yang digunakan  adalah  dengan  melakukan  rotation,  horizontal  flip,  dan  pengaturan  contrast  pada  data  asli.  Data  uji  disediakan sebanyak 20% dari porsi data asli dan augmentasi, dan 80% lainnya digunakan untuk proses training pencarian model optimal. Pencarian  model  berdasarkan  komposisi  data  latih  dan  validasi  dengan  perbandingan  70:30,  80:20,  dan  90:10.  Hasil eksperimen menunjukkan performa yang terbaik diperoleh pada gabungan citra asli dan augmentasi, dengan akurasi dan F1- score berturut-turut sebesar 97%, 93%, dan 94% untuk data uji citra asli, citra augmentasi, dan citra gabungan. Penggabungan citra asli dan augmentasi untuk data training telah menunjukkan bahwa model cukup robust untuk dapat menghasilkan akurasi yang tinggi.
Kata Kunci: Augmentasi; CNN; Deep Learning; EfficientNet-B0; Citra Stroke
Abstract− A stroke is a sudden onset of brain dysfunction, lasting for 24 hours or longer, resulting from clinically focal and global brain dysfunction. As many as 15 million people die from stroke each year. The stroke patients need an immediate treatment  to  minimize  the  risk  of  brain  damage.  One  of  the  proponents  for  the  stroke  diagnosis  is  through  a  computed tomography (CT) image. In recent years, the image processing techniques capable to detect stroke patterns in a brain image, it can be useful for doctors and radiologists in doing diagnosis and treatment. This study aims to compare the level of accuracy using  augmentation  and  without  augmentation  and  hyperparameters  using  the  Convolutional  Neural  Network  in  the EfficientNet-B0 architecture to classify ischemic, hemorrhagic, and normal brain stroke images. The data augmentation is produced by rotating, horizontal flipping, and contrast tuning of the original data. Testing data is provided as much as 20% of the portion of the original and augmented data, and the other 80% is used for the training process to find the optimal model. The model search is based on the composition of the training and validation data with a ratio of 70:30, 80:20 and 90:10. The experimental  results  show  that  the  best  performance  is  obtained  for  the  combined  original  and  augmented  images,  with accuracies  of  97%, 93%,  and  94%,  respectively,  for  the  three  types  of  data-test:  original,  augmented,  and  combined.  The merging of original and augmentated images for training data has shown that the model is robust enough in producing high accuracy results.
Keywords : Augmentation; CNN; Deep Learning; EfficientNet-B0; Stroke Images

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan keterangan dari World Health Organization (WHO), Stroke adalah disfungsi otak secara tiba-tiba yang disebabkan oleh disfungsi neurologic fokal dan fungsional selama 24 jam bahkan lebih [1]. Berdasarkan data  Badan  Penyelenggara  Jaminan  Sosial  (BPJS),  terjadi  peningkatan  biaya  pelayanan  stroke  tiap  tahunnya. Pada tahun 2016 mencapai angka 1,43 triliun, kemudian naik menjadi 2,18 triliun pada tahun 2017, dan mencapai 2,56  triliun  pada  tahun  berikutnya  [2].  Tingginya  angka  biaya  pelayanan  tersebut  karena  penyakit  stroke  ini memerlukan  terapi,  alat  kesehatan  yang  mumpuni,  dan  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk  mencapai kesembuhannya.  Bahkan,  orang-orang  yang  kehilangan  nyawa  setiap  tahun  di  dunia  disebabkan  oleh  stroke, mencapai 15 juta jiwa berdasarkan statistik dari WHO [3].
Secara umum stroke diklasifikasikan menjadi dua, stroke iskemik dan hemoragik. Stroke iskemik terjadi pada saat pembuluh darah pembawa oksigen menuju otak tersumbat. Sedangkan stroke hemoragik terjadi pada saat pecahnya pembuluh darah di salah satu area otak yang mengakibatkan pendarahan [4]. Kedua jenis stroke tersebut  merupakan  stroke  yang  sangat  berbahaya  karena dapat  menyebabkan kematian atau  kecacatan  dalam kurun  waktu  yang  lama.  Upaya  yang  dilakukan  untuk  mengetahui  stroke  salah  satunya  dengan  melakukan pemeriksaan menggunakan CT. [5]
Computed Tomograpghy (CT) merupakan alat yang sering kali digunakan untuk menghasilkan citraan pada  otak.  Alat  tersebut  akan  menunjukkan  representasi  bagian  otak  yang  terdeteksi  stroke.  Seorang  radiolog memiliki tugas yang cukup besar untuk menangani pasien stroke sehingga sangat penting memiliki pengetahuan mengenai  gambaran  radiologis  dan  menetapkan  pengobatan  yang  tepat  terhadap  pasien  [6].  Seiring

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5981
Submitted: 18/03/2023 ; Accepted: 12/04/2023 ; Published: 27/04/2023
perkembangan  zaman,  teknologi  pengolahan  citra  memungkinkan  memberi  informasi  mengenai  stroke  guna membantu dokter dan ahli radiologi dalam proses diagnosis dan pengobatan.
Penelitian terkait pemanfaatan pengolahan citra untuk  klasifikasi citra stroke iskemik, stroke hemoragik yang sudah dilakukan diantaranya yaitu menggunakan Random Forest. Penelitian ini memperoleh hasil terbaik dengan akurasi precision, recall, dan f1-score mencapai 96% [7].  Dalam penelitian lain oleh Priya Govindarajan dkk menunjukkan bahwa klasifikasi menggunakan ANN mengungguli algoritma lain dengan akurasi mencapai 95% [8].
Pada  bidang  Artificial  Intelligence  saat  ini  terdapat  metode  Deep  Learning,  yang  merupakan  sebuah metode baru. Ada beberapa perbandingan antara  Deep Learning dengan Machine Learning, menurut beberapa studi  yang  telah  dikerjakan  ole  Kevin  Leonardi  Kohsasih  dkk  memperlihatkan  bahwa  metode  Deep  Learning mendapatkan performa yang lebih tinggi dengan akurasi mencapai 98% dibandingkan menggunakan algoritma Machine  Learning  [9].  Penelitian  selanjutnya  menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  [10]  dan mendapatkan akurasi sebesar 94,2% yang menunjukkan bahwa CNN memiliki performa yang terbaik.
Penelitian stroke Deep Learning menggunakan CNN telah dilakukan pada tahun 2018 yang menghasilkan akurasi hampir 99% [11]. Penelitian klasifikasi citra stroke menggunakan CNN juga telah dikerjakan oleh J T Marbun  dkk  pada  tahun  2018  dengan  akurasi  mencapai  90%.  Menurut  penelitian  tersebut,  hasil  klasifikasi tergantung seberapa banyak data yang dipakai pada proses training. Semakin banyak data yang dipakai, maka semakin  tinggi  nilai  akurasinya  [12].  Berdasarkan  penelitian  tentang  studi  kasus  stroke  oleh  M.  S.  Atshan menggunakan dataset MRI, bahwa arsitektur EfficientNet-B0 dapat meningkatkan akurasi dibandingkan dengan menggunakan CNN tanpa arsitektur [13]. Namun, penelitian tersebut masih belum menggunakan augmentasi. Maka dari itu, pada penelitian ini penulis melakukan eksperimen klasifikasi citra stroke dengan CNN arsitektur EfficientNet-B0 menggunakan augmentasi data. Menurut penelitian [14] dengan menggunakan augmentasi data dapat meningkatkan akurasi algoritma. Penggunaan augmentasi ini juga dimaksudkan untuk memperkaya citra sekaligus pengoptimalan data. Berdasarkan studi [15] augmentasi data dapat mengurangi overfitting atau dengan kata lain skor yang diperoleh pada data uji rendah meskipun skor akurasi yang diperoleh pada data uji tinggi.
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan perbandingan tingkat akurasi CNN arsitektur EfficientNet-B0 menggunakan  augmentasi  data  dan  tanpa  augmentasi  data  serta  hyperparameter  untuk  klasifikasi  citra  stroke iskemik, stroke hemoragik, dan otak normal .
Teorema  No  Free  Lunch  (NFL)  secara  singkat  menyatakan  bahwa  semua  algoritma  pengoptimalan berkinerja  sama  baiknya  [16].  Dengan  memilih  parameter  yang  tepat,  pengoptimalan  kinerja  algoritma  dapat dilakukan dengan baik. Dalam penelitian ini penulis menggunakan learning rate, batch size, dense, dan optimizer untuk kombinasi hyperparameter optimization. Hasil penelitian [17] menunjukkan bahwa dengan menggunakan hyperparameter dapat memperoleh akurasi yang tinggi pada metode yang ditawarkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Langkah-langkah  penelitian  untuk  klasifikasi  citra  stroke  iskemik,  stroke  hemoragik,  dan  otak  normal menggunakan  augmentasi,  digambarkan  dalam  diagram  pada  Gambar  1.  Tahapan-tahapan  yang  dikerjakan adalah sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5981
Dari gambar 1 dapat dijelaskan:

## a. Pengumpulan Data
Data citra CTScan diperoleh dari dari Rumah Sakit Syafira Pekanbaru, yang dikumpulkan antara Oktober 2022 dan Januari 2023. Data terdiri atas 3 kelas, yaitu citra stroke hemoragik, stroke iskemik, dan otak normal, dengan jumlah masing-masing kelas sebanyak 115 citra.

## b. Preprocessing
Tahap  preprocessing  merupakan  langkah  penting  dalam  keberhasilan  model  deep  learning  karena  secara signifikan dapat meningkatkan kinerjanya. Tahapan preprocessing ini dilakukan untuk mewujudkan citra yang lebih baik dari data CT Scan pasien stroke untuk dikerjakan pada tahap berikutnya. Mengenai preprocessing yang dikerjakan yaitu cropping dan resize. Gambar 2 berikut adalah contoh data citra yang digunakan dalam penelitian.
1. Cropping
Cropping dimaksudkan agar latar belakang yang berlebih di sekitar scan otak stroke dapat dihilangkan.
2. Resize
Pada proses resize, semua data CT scan otak stroke pada penelitian ini ukurannya diubah menjadi 224 x 224 piksel. Ukuran tersebut dipilih menyesuaikan dengan inputan arsitektur yang dipakai pada eksperimen ini.

## Gambar 2. Sampel Data Citra Original

## c. Augmentasi Data
Teknik  augmentasi  dimaksudkan  untuk  memperkaya  citra  tanpa  menghilangkan  subtansinya  melalui  proses modifikasi  citra  berdasarkan  parameter  tertentu.  Selain  itu,  melakukan  augmentasi  data  dapat  meningkatkan akurasi model pada CNN. Pada penelitian ini penulis menggunakan beberapa parameter augmentasi, diantaranya rotation  range  (citra  dirotasi  sejauh  beberapa  derajat),  horizontal  flip  (pencerminan  pada  citra),  dan  contrast (pengaturan  kontras  pada  citra).  Terdapat 1035  total  data  setelah  dilakukan  tahap  augmentasi.  Gambar  3-5  di bawah merupakan sampel data citra CT Scan untuk augmentasi data.
Gambar 3. Sampel Data Citra augmentasi horizontal flip
Gambar 4. Sampel Data Citra augmentasi rotation
Gambar 5. Sampel Data Citra augmentasi contrast

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5981
Submitted: 18/03/2023 ; Accepted: 12/04/2023 ; Published: 27/04/2023

## 2.2 Konstruksi Dataset
Setelah dilakukannya tahap augmentasi data, selanjutnya dataset dibagi menjadi data pelatihan, data pengujian, dan data validasi. Penulis menggunakan perbandingan 80:20 untuk pemisahan data  untuk proses pelatihan dan data pengujian. Tabel 1-3 di bawah ini merupakan statistik jumlah sampel pada pemisahan data uji, data latih dan data validasi untuk skema eksperimen pencarian model optimal.
Tabel 1. Pemisahan data latih dan data validasi 70 : 30
Tabel 2. Pemisahan data latih dan data validasi 80:20
Tabel 3. Pemisahan data latih dan data validasi 90:10

## 2.3 Arsitektur EfficientNet-B0
Arsitektur  EfficientNet-B0  merupakan  arsitektur  deep  learning  dengan  metode  CNN  (convolutional  neural network). Metode CNN mengungguli banyak metode machine learning dalam hal pengklasifikasian sebuah objek pada data gambar [18].  Hal ini dikarenakan penghitungan komputer yang lebih kuat, kumpulan data yang banyak dan juga cara melatih jaringan yang mendalam [19].
Penelitian  ini  menggunakan  EfficienNet-B0  sebagai  arsitektur.  Pada  tes  ImageNet,  arsitektur EfficientNet-B0 itu sendiri mengungguli banyak arsitektur lain seperti DenseNet, Inception, dan ResNet, maka dari  itu  EfficientNet  sangat  cocok  dan  disarankan  untuk  pengklasifikasian  [20].  Selain  itu,  EfficientNet  juga menggunakan parameter yang sedikit sehingga dapat menghemat dalam penggunaan memori. Walaupun model EfficientNet-B0  termasuk  kecil,  proses  task  klasifikasi  nya  tidak  melibatkan  akurasi  sehingga  EfficientNet menghasilkan  performa  yang  sangat  baik  [21].  Gambar  6  di  bawah  ini  merupakan  ilustrasi  dari  Arsitektur EfficientNet-B0.
Citra Kelas Proses Pelatihan Data Uji (20%) Data Latih (70%) Data Validasi (30%) Asli (ori) Stroke hemoragik Stroke iskemik Otak normal 94 94 94 10 10 10 23 23 23 Augmentasi (aug) Stroke hemoragik Stroke iskemik Otaknormal 194 194 194 82 82 82 69 69 69 Citra Kelas Proses Pelatihan Data Uji (20%) Data Latih (80%) Data Validasi (20%) Asli (ori) Stroke hemoragik Stroke iskemik Otak normal 74 74 74 18 18 18 23 23 23 Augmentasi (aug) Stroke hemoragik Stroke iskemik Otaknormal 221 221 221 55 55 55 69 69 69 Citra Kelas Proses Pelatihan Data Uji (20%) Data Latih (90%) Data Validasi (10%) Asli (ori) Stroke hemoragik Stroke iskemik Otak normal 83 83 83 9 9 9 23 23 23 Augmentasi (aug) Stroke hemoragik Stroke iskemik Otaknormal 249 249 249 27 27 27 69 69 69

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5981
Submitted: 18/03/2023 ; Accepted: 12/04/2023 ; Published: 27/04/2023
Dalam  penelusuran  model  terbaik  dalam  tahap  pelatihan  (training),  deep  learning  membutuhkan optimisasi hyperparameter. Berdasarkan studi [17] menunjukkan bahwa dengan menggunakan hyperparameter method dapat memberikan dampak kinerja yang optimum pada suatu model. Dengan memilih parameter yang tepat, pengoptimalan kinerja algoritma dapat dilakukan dengan baik. Pada penelitian ini penulis menggunakan beberapa  parameter  seperti  learning  rate,  batch  size,  dense,  dan  optimizer  untuk  kombinasi  hyperparameter optimization.

## 2.4 Skema Eksperimen dan Evaluasi
Eksperimen yang dilakukan dalam penelitian ini dikerjakan menggunakan Google Colabotary dengan runtime GPU  yang  terkoneksi  dengan  Google  Drive  sebagai  tempat  penyimpanan  dalam  melakukan  proses  penelitian dengan  algoritma  CNN  arsitektur  EfficientNet-B0.  Perangkat  yang  dipakai  untuk  melakukan  pengujian  yaitu menggunakan bahasa pemrograman Python versi 3.9.
Pencarian  model  optimal  dimulai  dari  sebuah  arsitektur  standard  sebagai  baseline,  dengan  parameter- parameter  yang  ditentukan  secara  empiris.  Kemudian  parameter-parameter  tersebut  divariasikan  untuk  dipilih nilai yang memberikan hasil paling optimal di antara variasi pilihannya. Parameter yang dioptimasi ditelusuri mulai  dari  optimizer,  ukuran  batch  data  pelatihan,  learning  rate,  kedalaman  dense  layer,  dan  komposisi  data sampel untuk proses pelatihan (data latih dan data uji), dengan pilihan sebagai berikut:
optimizer = {adam, RMSProp} learning rate = {0.1, 0.01, 0.001, 0.0001} batch size = {32, 64} dense layer = {64, 256} proporsi data latih dan validasi = {90: 10, 80: 20, 70: 30} komposisi data = {ori, aug, ( ori + aug)}
(1)
Pengujian menggunakan confusion matriks dengan metrik pengukuran yang digunakan untuk pencarian model optimal adalah Akurasi dan F1-Score. Sedangkan hasil pengujian terhadap data uji, akan dihitung  pula precision,  recall  dan  F1-score-nya,  menggunakan  library  sklearn.  Hasil  confusion  matrix  juga  ditampilkan menggunakan library dari sklearn.
Dari  persamaan (1),  penelusuran  model  optimal  dimulai dari  baseline  untuk  masing-masing  komposisi data pelatihan, dengan komposisi parameter: optimizer Adam, learning rate 0.001, batch size 32 dan kedalaman dense  layer  256.  Hasil  pelatihan  yang  mencapai  validasi  akurasi  terbaik  disimpan  dalam  suatu  file  model. Selanjutnya, optimizer diubah menjadi RMSProp. Validasi akurasi terbaik dicatat, hasil pelatihan juga disimpan dalam  file  model  yang  lain.  Kemudian  dibandingkan,  apabila  Adam  memiliki  akurasi  tertinggi,  maka  dipilih optimizer Adam untuk percobaan parameter berikutnya. Demikian sebaliknya.
Percobaan  ini  diulang  terus  dengan  teknik  pencarian  parameter  optimal  yang  sama,  untuk  parameter selanjutnya seperti dalam persamaan (1). Model yang terbaik untuk data pelatihan Ori, dipilih sebagai model final untuk sumber data Ori. Percobaan ini dilakukan kembali untuk data pelatihan yang bersumber dari data Aug. Model terbaik dari data Aug, dipilih sebagai model final untuk sumber data Aug.
Dari kedua set eksperimen di atas, dilihat kecenderungan proporsi data latih dan data validasi terbaik, yang ternyata diberikan oleh komposisi data 90:10. Untuk pengujian komposisi data Ori+Aug, maka hanya dilakuan untuk  perbandingan  data  90:10  saja,  karena  dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan,  semakin  banyak  data  yang digunakan untuk pelatihan (data latih), semakin baik hasil akurasi validasinya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penelusuran Model Optimal
Hasil  pencarian  parameter  terbaik  dari  baseline  yang  digunakan,  disajikan  dalam  Tabel  4-6.  Dari  skema eksperimen pertama, dilakukan pengujian dengan proporsi data latih dan data validasi berasal dari data Ori saja. Hal ini dituliskan dalam tabel 4, dengan parameter terpilih yang paling optimal adalah komposisi latih-validasi (90:10), kedalaman dense layer 64, dan batch size, learning rate dan optimizer berturut-turut 32, 0.1 dan Adam. Hasil validasi akurasi tertinggi yang dipilih dari penggunaan data latih Ori adalah 81.84% (Eksperimen nomor 7). Meskipun di ketiga porsi memiliki akurasi yang sama, mengingat jumlah data Ori sangat sedikit, maka dipilih porsi 90:10 agar variasi data latih yang terlihat selama training lebih banyak. Model dengan parameter ini akan diujikan pada data test di pengujian performa di bagian selanjutnya.
Tabel 4. Hasil penelusuran model terbaik untuk sumber data pelatihan dari data Ori saja.
Nomor Exp. Porsi Split Data Latih:Validasi Dense Batch Size Learning Rate Optimizer Akurasi data validasi Epoch 1 90:10 256 32 0.001 Adam 77.78% 28

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5981
Nomor Exp. Porsi Split Data Latih:Validasi Dense Batch Size Learning Rate Optimizer Akurasi data validasi Epoch 2 256 32 0.001 RMSProp 77.78% 15 3 256 32 0.1 Adam 77.78% 30 4 256 32 0.01 Adam 77.78% 9 5 256 32 0.0001 Adam 77.78% 10 6 256 64 0.1 Adam 77.78% 2 7 64 32 0.1 Adam 81.84% 15 8 80:20 256 32 0.001 Adam 79.63% 3 9 256 32 0.001 RMSProp 79.63% 23 10 256 32 0.1 RMSProp 81.84% 5 11 256 32 0.01 RMSProp 77.78% 7 12 256 32 0.0001 RMSProp 79.63% 17 13 256 64 0.1 RMSProp 79.63% 20 14 64 32 0.1 RMSProp 79.63% 6 15 70:30 256 32 0.001 Adam 79.01% 13 16 256 32 0.001 RMSProp 81.48% 4 17 256 32 0.1 RMSProp 76.54% 5 18 256 32 0.01 RMSProp 79.01% 12 19 256 32 0.0001 RMSProp 76.54% 21 20 256 64 0.001 RMSProp 74.07% 4 21 64 32 0.001 RMSProp 76.54% 29
Pada penelusuran data latih yang bersumber dari data Aug, seperti terlihat pada Tabel 5, diperoleh model terbaik dengan  parameter  kedalaman  dense  layer,  batch  size,  learning  rate  dan  optimizer  secara  berturut-turut adalah  256,  32,  0.001  dan  Adam.  Sedangkan  porsi  data  latih  dan  data  validasinya  adalah  90:10  (Eksperimen nomor 26). Meskipun ada beberapa akurasi data validasi yang mencapai 100%, namun tetap harus dipilih 1 model saja untuk pengujian akhir di bagian selanjutnya.
Tabel 5. Hasil penelusuran model terbaik untuk sumber data pelatihan dari data Aug saja.
Nomor Exp. Porsi Split Data Latih:Validasi Dense Batch Size Learning Rate Optimizer Akurasi data validasi Epoch 22 90:10 256 32 0.001 Adam 100.00% 9 23 256 32 0.001 RMSProp 100.00% 2 24 256 32 0.1 Adam 100.00% 7 25 256 32 0.01 Adam 100.00% 6 26 256 32 0.0001 Adam 100.00% 23 27 256 64 0.0001 Adam 100.00% 16 28 64 32 0.0001 Adam 100.00% 13 29 80:20 256 32 0.001 Adam 91.52% 6 30 256 32 0.001 RMSProp 92.12% 21 31 256 32 0.1 RMSProp 91.52% 16 32 256 32 0.01 RMSProp 91.52% 6 33 256 32 0.0001 RMSProp 90.91% 20 34 256 64 0.001 RMSProp 92.73% 5 35 64 64 0.001 RMSProp 91.52% 12 36 70:30 256 32 0.001 Adam 92.28% 18 37 256 32 0.001 RMSProp 92.68% 18 38 256 32 0.1 RMSProp 91.87% 28 39 256 32 0.01 RMSProp 92.28% 21 40 256 32 0.0001 RMSProp 92.28% 27 41 256 64 0.001 RMSProp 93.09% 22 42 64 64 0.001 RMSProp 92.28% 26
Terakhir,  penelusuran  data  latih  bersumber dari data  gabungan  Ori+Aug,  seperti  terlihat pada  Tabel  6. Bedasarkan pengujian terpisah data latih Ori saja atau Aug saja, kecenderungan model terbaik adalah pada prosi data  latih:validasi  90:10.  Maka  pada  penelusuran  data  latih  gabungan  ini,  hanya  dilakukan  pada  porsi  data pelatihan 90:10. Model terbaik dengan parameter kedalaman dense layer, batch size, learning rate dan optimizer secara berturut-turut adalah 64, 32, 0.001 dan Adam (Eksperimen nomor 48). Meskipun juga ada beberapa akurasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5981
data  validasi  yang  mencapai  100%,  namun  tetap  harus  dipilih  1  model  saja  untuk  pengujian  akhir  di  bagian selanjutnya.
Tabel 6. Hasil penelusuran model terbaik untuk sumber data pelatihan dari gabungan data Ori+Aug.
Nomor Exp. Porsi Split Data Latih:Validasi Dense Batch Size Learning Rate Optimizer Akurasi data validasi Epoch 43 90:10 256 32 0.1 Adam 99.07% 11 44 256 32 0.01 Adam 100.00% 11 45 256 32 0.001 Adam 100.00% 20 46 256 32 0.0001 Adam 100.00% 13 47 256 64 0.001 Adam 100.00% 17 48 64 32 0.001 Adam 100.00% 20

## 3.2 Pengujian Performa Model
Dari  ketiga  model optimal  yang  dipilih  berdasarkan  sumber  data pelatihan  sebagaimana Tabel  4-6, dilakukan pengujian terhadap data test yang belum pernah terlihat pada saat training. Hasil yang diukur adalah akurasi dan F1-score  untuk  ketiga  kelas klasifikasi.  Data  test  yang  diujikan,  ada 3 kelompok  data,  yaitu  data  Ori  saja  (69 citra), data Aug saja (207 citra), dan data gabungan Ori+Aug (276 citra). Hasil akurasi dan F1-score dari ketiga kelompok pengujian data test ini juga disajikan pada Tabel 7 dan Tabel 8.
Dari  Tabel  7  dan  8  terlihat  bahwa  model  yang  menggunakan  augmentasi  data  untuk  pelatihan  dapat meningkatkan hasil akurasi terhadap data uji secara signifikan dibandingkan data Ori saja. Namun, berdasarkan hasil tersebut, terlihat bahwa gabungan data Ori+Aug lebih robust terhadap pertambahan jenis data uji, yaitu dari data uji bersumber dari Ori saja, daru Aug saja, maupun gabungan keduanya, model pelatihan dari gabungan data Ori+Aug menunjukkan hasil terbaik yang konsisten.
Tabel 7. Akurasi Hasil Pengujian Tabel 8. F1-score Hasil Pengujian Data Test Data Test Ori (69) Aug (207) Ori+Aug (276 img) Ori (69) Aug (207) Ori+Aug (276 img) Su m b er d ata p elatih a n Ori 74%
86% 83% Su m b er d ata p elatih a n Ori 72% 86% 83% Aug 97% 88% 90% Aug 97% 88% 90% Ori+Aug 97% 93% 94% Ori+Aug 97% 93% 94%
Confusion matriks dari pengujian terhadap data uji, dapat dilihat pada Gambar 7 (a-c), masing-masing untuk pengujian terhadap data Ori saja (a), data Aug saja (b) dan gabungan Ori+Aug (c). Model yang digunakan untuk menampilkan confusion matriks tersebut adalah model terbaik yang dihasilkan dari pelatihan terhadap data yang bersumber dari Ori+Aug. Dari gambar confusion matriks ini, dapat terlihat kelas mana yang kurang dapat diklasifikasi dengan benar. Secara umum, model yang dikembangkan telah dapat mengenali ketiga kelas data dengan tepat dan seimbang, yang terlihat dari jumlah data yang salah klasifikasi dengan jumlah yang sedikit.
(a) (b) (c)
Gambar 7. Confusion Matrix pada Model terbaik (sumber pelatihan Ori+Aug)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5981
Submitted: 18/03/2023 ; Accepted: 12/04/2023 ; Published: 27/04/2023

## 3.3  Analisa
Secara keseluruhan, model terpilih pada citra ori, citra aug, dan citra ori+aug diperoleh dengan porsi data latih dan data validasi 90:10, batch size 32, dan optimizer Adam. Pemilihan parameter yang tepat dapat menghasilkan performa akurasi yang baik. Pembagian porsi data latih dan data validasi dapat berpengaruh dalam meningkatkan performa  akurasi.  Semakin  banyak  data  latih  yang  digunakan  maka  hasil  performa  akurasi  dapat  semakin meningkat.  Adanya  proses  augmentasi  digunakan  untuk  menambah  data  dan  variasi  data  sehingga  dapat meningkatkan generalisasi untuk mengurangi overfitting. Hasil pengujian pada citra ori+aug mendapatkan hasil performa yang tertinggi karena terdiri dari gabungan citra ori dan citra aug yang menjadikan data gambar lebih banyak dibandingkan dengan tidak menggunakan augmentasi.

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  seluruh  rangkaian  proses  penelitian,  maka  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  hasil  performa tertinggi diperoleh pada porsi data latih dan data validasi 90:10 dengan akurasi berturut-turut 97%, 93%, 94% untuk data uji citra original, citra augmentasi, dan citra gabungan (original + augmentasi). Dari hasil tersebut, maka  penggabungan  citra  asli  dan  augmentasi  untuk  data  training  menunjukkan  bahwa  model  dapat menghasilkan  akurasi  yang  tinggi.  Penelitian  selanjutnya  diharapakan  dapat  meningkatkan  jumlah  data  yang lebih banyak dengan kualitas data yang sangat baik, dan ditambahkan dengan teknik augmentasi data lainnya.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  kepada  orang-orang  yang  terlibat  membantu  saya  dalam  penyusunan jurnal ini.  Kepada  Rumah Sakit Syafira Pekanbaru, terima kasih telah memberikan izin pengambilan data pada penelitian ini, dan tidak lupa kepada semua kolega yang ikut serta memberikan kontribusi berupa tenaga, fikiran, dan materinya.

## REFERENCES
[1] N.  Permatasari,  “Perbandingan  Stroke  Non  Hemoragik dengan  Gangguan  Motorik Pasien Memiliki  Faktor  Resiko Diabetes  Melitus dan  Hipertensi,”  Jurnal  Ilmiah  Kesehatan  Sandi  Husada, vol.  11, no. 1, pp.  298–304,  2020, doi: 10.35816/jiskh.v10i2.273.
[2] “Begini  Cara  Mengenali  Gejala  Stroke,”  Kementerian  Kesehatan  Republik  Indonesia,  Oct.  02,  2019. https://www.kemkes.go.id/article/view/19102900002/begini-cara-mengenali-gejala-stroke.html  (accessed  Mar.  14, 2023).
[3] “Stroke,  Cerebrovascular  accident,”  WHO  EMRO.  https://www.emro.who.int/health-topics/stroke-cerebrovascular- accident/index.html (accessed Mar. 14, 2023).
[4] M. I. Fuadi, D. P. Nugraha, and E. Bebasari, “Gambaran obesitas pada pasien stroke akut di Rumah Sakit Umum DaerahArifin Achmad Provinsi Riau periode Januari-Desember 2019,” Jurnal Kedokteran Syiah Kuala, vol. 20, no. 1, Apr. 2020, doi: 10.24815/jks.v20i1.18293.
[5] R. E. Yunus, L. K. Putri, and F. Afif, “Peran CT Scan dan MRI dalam Diagnosis Stroke,” Rumah Sakit Universitas Indonesia, 2022. https://rs.ui.ac.id/umum/berita-artikel/artikel-populer/peran-ct-scan-dan-mri-dalam-diagnosis-stroke (accessed Mar. 16, 2023).
[6] Y. Yueniwati, Pencitraan pada Stroke, Cetakan Pertama. Malang: UB Press, 2016.
[7] Md. M. Islam, S. Akter, Md. Rokunojjaman, J. H. Rony, A. Amin, and S. Kar, “Stroke Prediction Analysis using Machine  Learning  Classifiers  and  Feature  Technique,”  International  Journal  of  Electronics  and  Communications Systems, vol. 1, no. 2, pp. 57–62, Dec. 2021, doi: 10.24042/ijecs.v1i2.10393.
[8] P. Govindarajan, R. K. Soundarapandian, A. H. Gandomi, R. Patan, P. Jayaraman, and R. Manikandan, “Classification of stroke disease using machine learning algorithms,” Neural Comput Appl, vol. 32, no. 3, pp. 817–828, Feb. 2020, doi: 10.1007/s00521-019-04041-y.
[9] K. L. Kohsasih et al., “Analisis Perbandingan Algoritma Convolutional Neural Network dan Algoritma Multi-layer Perceptron Neural dalam Klasifikasi Citra Sampah,” 2021. [Online]. Available: http://ejournal.stmik-time.ac.id
[10]  M.  F.  Naufal,  “ANALISIS  PERBANDINGAN  ALGORITMA  SVM,  KNN,  DAN  CNN  UNTUK  KLASIFIKASI CITRA  CUACA,”  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK),  vol.  8,  Apr.  2021,  doi: 10.25126/jtiik.202184553.
[11]  D. R. Pereira, P. P. R. Filho, G. H. de Rosa, J. P. Papa, and V. H. C. de Albuquerque, “Stroke Lesion Detection Using Convolutional Neural Networks,” in 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2018, pp. 1– 6. doi: 10.1109/IJCNN.2018.8489199.
[12]  J. T. Marbun, Seniman, and U. Andayani, “Classification of stroke disease using convolutional neural network,” in Journal  of  Physics:  Conference  Series,  Institute  of  Physics  Publishing,  Mar.  2018.  doi:  10.1088/1742- 6596/978/1/012092.
[13]  M.  S.  Atshan  and  Z.  N.  Nemer,  “Pre-Diagnosing  the  Stroke  Using  Deep  Learning,”  Journal  of  Al-Qadisiyah  for Computer Science and Mathematics, vol. 14, no. 3, pp. 33–43, 2022, doi: 10.29304/jqcm.2022.14.3.984.
[14]  A.  K.  Nugroho,  Dinar  Mutiara  Kusumo  Nugraheni,  Terawan  Agus  Putranto,  I  Ketut Eddy Purnama,  and Mauridhi Hery Purnomo, “Classification of Ischemic Stroke with Convolutional Neural Network (CNN) approach on b-1000 Diffusion-Weighted  (DW)  MRI,”  EMITTER  International  Journal  of  Engineering  Technology,  pp.  195–216,  Jun. 2022, doi: 10.24003/emitter.v10i1.694.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i2.5981
Submitted: 18/03/2023 ; Accepted: 12/04/2023 ; Published: 27/04/2023
[15]  X.  Zhu,  J.  Yuan,  Y.  Xiao,  Y.  Zheng,  and  Z.  Qin,  “Stroke  classification  for  sketch  segmentation  by  fine-tuning  a developmental  VGGNet16,”  Multimed  Tools  Appl,  vol.  79,  no.  45–46,  pp.  33891–33906,  Dec.  2020,  doi: 10.1007/s11042-020-08706-y.
[16]  S. P. Adam, S. A. N. Alexandropoulos, P. M. Pardalos, and M. N. Vrahatis, “No free lunch theorem: A review,” in Springer Optimization and Its Applications, Springer International Publishing, 2019, pp. 57–82. doi: 10.1007/978-3- 030-12767-1_5.
[17]  J. Wu, X. Y. Chen, H. Zhang, L. D. Xiong, H. Lei, and S. H. Deng, “Hyperparameter optimization for machine learning models based on Bayesian optimization,” Journal of Electronic Science and Technology, vol. 17, no. 1, pp. 26–40, Mar. 2019, doi: 10.11989/JEST.1674-862X.80904120.
[18]  S.  B.  Jadhav,  V.  R.  Udupi,  and  S.  B.  Patil,  “Convolutional  neural  networks  for  leaf  image-based  plant  disease classification,”  IAES  International  Journal  of  Artificial  Intelligence,  vol.  8,  no.  4,  pp.  328–341,  Dec.  2019,  doi: 10.11591/ijai.v8.i4.pp328-341.
[19]  Hendriyana  and  Y.  H.  Maulana,  “Identifikasi  Jenis  Kayu  menggunakan  Convolutional  Neural  Network  dengan Arsitektur  Mobilenet,”  Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi),  vol. 4,  no. 1, pp. 70–76, 2020, Accessed: Mar. 14, 2023. [Online]. Available: https://doi.org/10.29207/resti.v4i1.1445
[20]  T. Samitha, “Brain Tumor Classification using EfficientNet Models,” International Research Journal of  Engineering and Technology, vol. 9, no. 8, Aug. 2022, [Online]. Available: www.irjet.net
[21]  E.  Luz  et  al.,  “Towards  an  effective  and  efficient  deep  learning  model  for  COVID-19  patterns  detection  in  X-ray images,” Res. Biomed. Eng, vol. 38, pp. 149–122, 2022, doi: 10.1007/s42600-021-00151-6/Published.