## Klasifikasi Tumor Otak Menggunakan
Convolutional Neural Network
Haidar Fakhri 1 , Setiawardhana 2 , Tessy Badriyah 3 , Iwan  Syarif 4 , Riyanto Sigit 5 1, 2, 3, 4, 5 Politeknik Elektronika Negeri Surabaya, Jl. Raya ITS - Kampus PENS Sukolilo, Surabaya, Indonesia E-mail: haidar.fakhri.16@gmail.com 1 , setia@eepis-its.edu 2 , tessy@pens.ac.id 3 , iwanarif@yahoo.com 4 , riyanto@pens.ac.id 5
Abstract - Brain tumors have various types, depending on the position of the brain tumor, which are broadly categorized into 3 types, namely Glioma, Meningioma and Pituitary. To detect brain tumors, Magnetic Resonance Imaging (MRI) is used, which produces images of brain tumors. This research has produced tools that can be used to help classify brain tumor types, so that health staff do not only rely on  clinical  medical  experience  as  a  consideration  in  providing  a  quick  and  accurate  diagnosis. The brain MRI image classification method used in this research is Deep Learning Convolutional Neural Network  (CNN)  with  2  architectural  scheme  models.  The  dataset  used  contains  MRI  images  of  the human  brain  with  a  total  of  7023  images,  with  details  of  1621  Glioma,  1645  Meningioma,  1757 Pituitary, and 2000 Notumor. F1-Score evaluation of the scheme 1 and scheme 2 models respectively: 96% and 98%, while the Accuracy values are 98% and 99%. This shows that the F1-Score and Accuracy Values  of  scheme  2  model  are  better.  The  accuracy  results  of  this  research  are  higher  compared  to several previous studies, namely  from  [1],  [2],  [3],  [5], [7],  and  [8],  respectively:  94.39%,  97.54%, 97.18 %, 96.08%, 96.36%, and 95.55%.
Keywords - Brain Tumor, Deep Learning, Convolutional Neural Network, Classification, Accuracy.
Intisari - Tumor otak memiliki beragam tipe, tergantung pada posisi tumor otak tersebut, yang secara garis besar dikategorikan menjadi 3 tipe yakni Glioma, Meningioma, dan Pituitary. Untuk mendeteksi tumor  otak  digunakan Magnetic  Resonance  Imaging (MRI)  yang  menghasilkan  citra  tumor  otak. Penelitian yang dilakukan ini menghasilkan alat bantu ( tools ) yang dapat digunakan untuk membantu klasifikasi  tipe  tumor  otak,  sehingga  staf  kesehatan  tidak  hanya  mengandalkan  pengalaman  klinis kedokteran sebagai bahan pertimbangan dalam memberikan diagnosis secara cepat dan akurat. Metode klasifikasi  citra  MRI  otak  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Deep  Learning Convolutional Neural Network (CNN) dengan 2 model skema arsitektur. Dataset yang digunakan memuat citra MRI otak manusia dengan total 7023 citra, dengan rincian 1621 Glioma, 1645 Meningioma, 1757 Pituitary, dan  2000  Notumor.  Evaluasi F1-Score model  skema  1  dan  skema  2  berturut-turut:  96%  dan  98%, sedangkan  nilai Accuracy 98%  dan  99%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  Nilai F1-Score dan Accuracy , model  skema  2  lebih  baik.  Hasil  accuracy  penelitian  ini  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  beberapa penelitian sebelumnya, yakni dari [1], [2], [3], [5], [7], dan [8], berturut-turut: 94.39%, 97.54%, 97.18%, 96.08%, 96,36%, dan 95.55%.
Kata Kunci – Tumor Otak , Deep Learning, Convolutional Neural Network, Klasifikasi , Accuracy.

## I. P ENDAHULUAN
Tumor  otak  mungkin  saja  terjadi  pada  individu  manapun,  pada  usia  berapapun,  dan muncul diarea mana saja serta memiliki beragam bentuk dan ukuran. Menurut laporan resmi yang diterbitkan oleh WHO kanker otak menyumbang kurang dari 2% dibanding jenis kanker yang  lain,  namun  morbiditas  parah  dan  komplikasi  yang  dihasilkan  sangat  besar  [1]. Perusahaan  riset  kanker  di  Inggris  menyebutkan  bahwa  ada  sekitar  5.250  kematian  yang diakibatkan karena otak [2].
Pada umumnya tumor  otak dapat diklasifikasikan menjadi dua jenis yaitu tumor jinak dan ganas. Tumor jinak adalah tumor yang mampu menyebarkan dan mempengaruhi jaringan otak  sehat  lainnya  karena  tumor  ini  cenderung  memiliki  struktur  homogen  dan  tidak mengandung sel-sel penyakit lainnya, sedangkan tumor ganas cenderung memiliki struktur heterogen  dan  mengandung  sel-sel  ganas  yang  biasanya  tumbuh  di  luar  otak  dan  disebut kanker  otak.  Glioma  adalah  jenis  tumor  yang  tumbuh  di  jaringan  glia  dan  sumsum  tulang belakang,  sedangkan  Meningioma  adalah  jenis  tumor  yang  tumbuh  pada  membran  yang melindungi otak dan sumsum tulang belakang.
Penyebab  Glioma  antara  lain:  yang  paling  banyak  adalah  faktor  usia  (45  -  65  tahun), terkena  paparan  terapi  radiasi,  dan  sangat  jarang  untuk  faktor  keturunan.  Dampak  Glioma antara lain: sakit kepala pada pagi hari, gejala mual dan muntah,  menurun-nya fungsi otak dalam  berpikir  dan  mengolah  informasi,  kehilangan  ingatan,  gampang  emosi,  penglihatan kabur dan gagap.
Penyebab  Meningioma  antara  lain:  Terapi  radiasi  yang  melibatkan  kepala,  hormon perempuan, kondisi sistem saraf turunan dan kegemukan. Dampak Meningioma antara lain yaitu  menurun-nya  fungsi  penglihatan,  pendengaran,  penciuman  dan  ingatan,  sakit  kepala yang  parah  di  pagi  hari,  kejang-kejang,  kelemahan  di  kaki  dan  tangan,  dan  mengalami masalah berbicara.
Penyebab Pituitary antara lain adalah faktor genetic yang langka. Lingkungan dan gaya hidup  tampaknya  tidak  berpengaruh.  Dampak  Pituitary  antara  lain:  sakit  kepala, permasalahan  mata  yang  disebabkan  oleh  tekanan  pada  saraf  optic,  rasa  sakit  di  wajah, kelopak mata terkulai, kejang-kejang, dan gejala mual dan muntah.
Dari semua penjabaran diatas sangat penting kiranya dilakukan deteksi awal pada pasien yang terjangkit. Langkah pertama yang dapat dilakukan adalah melakukan segmentasi citra otak  pasien.  Segmentasi  citra  otak  memberikan  informasi  yang  krusial  bagi  dokter  untuk penanganan dan evaluasi tindak lanjut. Segmentasi secara manual cenderung membutuhkan waktu  yang  lama  sehingga  dibutuhkan  segmentasi  otomatis  untuk  menindak  lanjuti permasalahan  tersebut  [1].  Berbagai  cara  telah  dilakukan  untuk  mendeteksi  dini  penyakit tumor otak dan Magnetic Resonance Imaging (MRI) Scan yang lebih cocok untuk mendeteksi penyakit tumor otak [3]. Ahli radiologi menggunakan MRI Scan untuk mendiagnosis kondisi organ (otak) dalam (tumor otak) yang beragam.
Machine Learning (ML)  adalah  sebuah  metode  yang  membentuk  dasar  dari  banyak sistem  analisis  citra  medis  yang  tersedia  secara  komersial.  ML  telah  menunjukkan keberhasilan besar dalam mempelajari pola kompleks yang memungkinkan komputer untuk membuat prediksi terhadap data yang tidak teramati[4].
Deep Learning (DL) merupakan sub bagian dari ML[6] yang fokus pada pengembangan sebuah  sistem  yang  mampu  belajar  sendiri  tanpa  harus  berulang  kali  di  program  secara manual  oleh  manusia.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir  terdapat  perkembangan  pesat  dalam penelitian dibidang Deep Learning , termasuk mempopulerkannya dibidang Computer Vision (CV).  Komponen  utama  dari  DL  adalah Layered  Hierarchical  Data  Representation yang biasanya  berbentuk  jaringan  saraf  dengan  lebih  dari  dua  lapisan,  metode  tersebut memungkinkan Data  Synthesis secara  otomatis  dari  tingkat  fitur  yang  lebih  tinggi berdasarkan yang lebih rendah.
Convolutional Neural  Network (CNN)  merupakan  salah  satu  algoritma  DL  yang digunakan untuk analisa dan klasifikasi data citra digital. CNN juga merupakan arsitektur DL yang  terinspirasi  oleh  mekanisme  persepsi  visual  alami  dari  makhluk  hidup.  CNN  sangat populer  karena  kemampuannya  dalam  merepresentasikan  objek  gambar  dan  mempelajari suatu  objek  citra,  serta  CNN  dapat  mempelajari  banyak  representasi  dari  data.  CNN  telah menunjukkan  kegunaannya  dalam  berbagai  tugas Computer  Vision seperti Object Recognition , Human  Activity  Recognition , Facial  Recognition ,  dan  kebanyakan  aplikasi
dalam  hal  pencitraan  medis.  CNN  adalah  pilihan  algoritma  terbaik  untuk  tugas Image Classification . Dalam CNN, tidak diperlukan untuk mengumpulkan fitur citra secara manual karena CNN memiliki kemampuan untuk menghasilkan fitur dengan sendirinya. CNN adalah jaringan saraf yang dalam dengan Image Input Layer , 2D Convolution Layer , ReLU Layer , Pooling Layer , Fully Connected Layer , Softmax Layer , dan Classification Layer . Efektivitas CNN tergantung pada struktur lapisan ini serta parameter pada Convolutional Layer . Hal ini dapat menjadi salah satu solusi yang dapat mempercepat proses penanganan dini pada pasien yang terjangkit tumor otak dan dapat membantu ahli medis dalam mendiagnosa tumor otak yang diderita pasien.
Pada penelitian ini, Deep Learning dengan CNN diajukan untuk mengklasifikasikan tiga tipe citra MRI tumor otak yang sering ditemui yaitu Glioma, Meningioma, Pituitary, dan juga citra  MRI  otak  yang  sehat.  Dataset  yang  digunakan  diambil  dari  https://www.kaggle. com/datasets/masoudnickparvar/brain-tumor-mri-dataset  yang  memuat  citra  MRI  otak dengan  total  7023  citra,  dengan  rincian  1621  citra  tipe  Glioma,  1645  citra  untuk  tipe Meningioma, 1757 citra untuk tipe Pituitary, dan 2000 citra untuk otak yang sehat.
Untuk  mendapatkan  nilai F1-Score dan Accuracy yang  lebih  tinggi  dari  penelitian sebelumnya, maka pada penelitian ini dibangun arsitektur model CNN dengan 2 (dua) model skema, yakni skema 1 dan skema 2. Upaya lain selain arsitektur CNN, yakni meningkatkan jumlah dataset. Pada penelitian ini, jumlah dataset-nya lebih banyak dibandingkan penelitian sebelumnya yaitu: 7023 citra. Sedangkan jumlah dataset pada penelitian sebelumnya yaitu: 3064 citra [1], 3064 citra [2], 2406 [3], 253 [5], 3064 citra [7], dan 253 [8].

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Otak Dan Tumor Otak
Otak  adalah  organ  kompleks  yang  mengontrol  pikiran,  ingatan,  emosi,  sentuhan, keterampilan  motorik,  penglihatan,  pernapasan,  suhu,  rasa  lapar  dan  setiap  proses  yang mengatur  tubuh  manusia.  Otak  mengirim  dan  menerima  sinyal  kimia  dan  listrik  ke  seluruh tubuh.  Sinyal  yang  berbeda  mengontrol  proses  yang  berbeda,  dan  otak  bertugas  untuk menafsirkan-nya. Misalnya, beberapa sinyal membuat tubuh merasa lelah, sementara yang lain membuat tubuh merasa sakit. Beberapa pesan disimpan di dalam otak, sementara pesan lainnya disampaikan melalui tulang belakang dan melintasi jaringan saraf tubuh yang luas hingga ke ekstremitas yang jauh. Untuk melakukan hal ini, sistem saraf pusat bergantung pada miliaran neuron (sel saraf) yang berada pada tubuh.
Tumor otak adalah pertumbuhan sel-sel di dalam atau di dekat otak. Tumor otak bisa terjadi di jaringan otak. Tumor otak juga bisa terjadi di dekat jaringan otak. Beberapa lokasi pada organ otak yang berpotensi terkena tumor otak antara lain jaringan saraf dalam otak (Glioma), kelenjar pituitary (Pituitary), dan selaput yang  menutupi permukaan otak (Meningioma). Tumor otak mempunyai potensi untuk bermula di otak. Kasus ini disebut juga dengan tumor otak primer. Terkadang,  kanker  dapat  juga  untuk  menyebar  ke  otak  dari  bagian  tubuh  lain-nya  yang terjangkit kanker sebelumnya. Tumor ini adalah tumor otak sekunder, disebut juga tumor otak metastatik.

## B. Image Processing
Image Processing digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas  data  gambar  dengan menghindari  distorsi  yang  tidak  diinginkan.  Gambar  medis  otak  MRI  bersifat  lebih  sensitif dibandingkan gambar medis lainnya. Citra tersebut perlu mengandung level kebisingan/ noise seminimal mungkin sehingga sangat informatif untuk diagnosa tumor otak yang lebih akurat dan mengandung error seminimal mungkin.
Gambar 1.  Contoh Data Citra MRI Tumor Otak
Gambar 2. Image Processing

## 1. Image Classification
Di antara masalah Computer Vision , klasifikasi gambar menonjol karena perannya yang tak tergantikan dalam teknologi modern. Ini melibatkan pemberian label atau tag ke seluruh gambar berdasarkan data pelatihan yang sudah ada sebelumnya dari gambar yang sudah diberi label. Meskipun prosesnya tampak sederhana pada pandangan pertama, proses ini sebenarnya memerlukan analisis gambar tingkat piksel untuk menentukan label yang paling tepat untuk keseluruhan  gambar.  Hal  ini  memberikan  data  dan insight yang  berharga,  sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang tepat dan hasil yang dapat ditindaklanjuti.
Sudah  menjadi  fakta  umum  bahwa  gambar  yang  dilihat  secara  keseluruhan  terdiri  dari ratusan hingga ribuan piksel kecil. Sebelum Computer Vision dapat menentukan dan memberi label pada gambar secara keseluruhan, sistem perlu menganalisis masing-masing komponen gambar  untuk  membuat  asumsi  yang  tepat.  Itulah  sebabnya  teknik  klasifikasi  gambar menganalisis gambar tertentu dalam bentuk piksel dan melakukannya dengan memperlakukan gambar sebagai array matriks, yang ukurannya ditentukan oleh resolusi gambar. Piksel gambar digital diambil dan dikelompokkan ke dalam apa yang kita kenal sebagai “ class ”.

## 2. Image Pre-processing
Pemrosesan data gambar adalah salah satu masalah yang paling banyak dieksplorasi dalam komunitas ilmu data. Setiap pengembang memiliki cara unik untuk melakukannya. Beberapa alat dan platform yang digunakan dalam prapemrosesan gambar antara lain Python, OpenCV, Keras, Tensorflow, dan lainnya.
Saat membangun project Machine Learning  / Computer Vision, satu hal yang selalu di perlukan adalah data. Dalam project yang bersangkutan, jenis data yang akan digunakan adalah data  citra  MRI  tumor  otak.  Namun,  beberapa  masalah  yang  sering  berkaitan  dengan  data
gambar mencakup kompleksitas, inaccuracies, dan data yang tidak sempurna. Inilah sebabnya sebelum  membangun  model  Machine  Learning,  data  harus  diproses  terlebih  dahulu (dibersihkan dan diproses ke format yang diinginkan) untuk mencapai hasil yang diinginkan. Tahap/hal ini cukup penting dikarenakan tahapan ini berpengaruh dalam meningkatkan akurasi model,  menghilangkan  data  yang  cacat,  serta  untuk  mengurangi  kompleksitas  yang  tidak diperlukan.
Ada  beberapa  teknik  yang  digunakan  untuk  melakukan  preprocessing  data  gambar. Contohnya  meliputi;  mengubah  ukuran/nilai  piksel  gambar  gambar  (Normalization), mengubah  gambar  menjadi  skala  abu-abu  (Greyscale),  dan  meng-augmentasi  data/gambar. Grayscale  hanyalah  mengubah  gambar  dari  berwarna  menjadi  hitam  putih.  Biasanya digunakan untuk mengurangi kompleksitas komputasi dalam algoritma pembelajaran mesin. Karena sebagian besar gambar tidak memerlukan warna untuk dikenali, sebaiknya gunakan skala  abu-abu,  yang  akan  mengurangi  jumlah  piksel  dalam  gambar,  sehingga  mengurangi komputasi yang diperlukan.
Normalisasi biasanya diterapkan untuk mengubah nilai piksel gambar menjadi nilai yang umum atau lebih familiar. Normalisasi juga disebut sebagai penskalaan ulang data, ini adalah proses  memproyeksikan  piksel  data  gambar  (intensitas)  ke  rentang  yang  telah  ditentukan (biasanya (0,1) atau (-1, 1)). Ini biasanya digunakan pada format data yang berbeda, dan ingin menormalkan semuanya untuk menerapkan algoritma yang sama pada format tersebut.
Manfaat  dari  normalisasi  antara  lain  adalah  menciptakan  keadilan  di  semua  gambar  - misalnya,  menskalakan  semua  gambar  ke  rentang  yang  sama  yaitu  [0,1]  atau  [-1,1] memungkinkan semua gambar berkontribusi sama terhadap total kerugian dibandingkan saat gambar  lain  memiliki  rentang  piksel  tinggi  dan  rendah,  kerugian  kuat  dan  kerugian  lemah. Manfaat  lainnya  dari  metode  normalisasi  ialah  untuk  memberikan  kecepatan  pemelajaran standar  -  Karena  gambar  berpiksel  tinggi  memerlukan  kecepatan  pemelajaran  rendah  dan gambar  piksel  rendah  memiliki  kecepatan  pemelajaran  tinggi,  penskalaan  ulang  membantu memberikan kecepatan pemelajaran standar untuk semua gambar.

## C. Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL)
ML  adalah  seni  pemrograman  dari  komputer  yang  dimana  ia  dapat  belajar  dari  data. Menurut  Arthur  Samuel  (1959), Machine  Learning adalah  pembelajaran  yang  memberi komputer perintah untuk belajar dari data tanpa dilakukan sesuatu hal terperinci untuk harus mengikuti instruksi yang diprogram (Boehmke & Greenwell, 2019).
Tujuan  dari  ML  adalah  untuk  melatih  mesin  berdasarkan  data  dan  algoritma  yang diberikan. Menggunakan data dan informasi yang kemudian diproses mesin belajar bagaimana membuat  keputusan. ML  bersifat  dinamis,  yang  artinya  memiliki  kemampuan  untuk mengubah dirinya sendiri saat diterapkan ke data yang lebih banyak. Aspek pembelajaran dari Machine  Learning berarti  bahwa  algoritma  ML  berusaha  meminimalkan  kesalahan  dan memaksimalkan kemungkinan prediksi menjadi benar [10].
DL adalah subdivisi dari ML yang didasarkan pada  pembelajaran representasi data dan pembelajaran  fitur  hierarkis.  Algoritma Deep  Learning memanfaatkan Multilayer  Array identitas  pemrosesan  nonlinier  untuk  ekstraksi  fitur.  Output  dari  setiap  lapisan  sekuensial adalah input dari yang berikutnya, dan itu membantu dalam abstraksi data saat kita memasuki jauh ke dalam jaringan.

## D. Convolutional Neural Network (CNN)
CNN  adalah  jenis  khusus  dari Artificial  Neural  Network (ANN)  yang  menggunakan operasi matematika ( algorithm ) yang disebut konvolusi sebagai pengganti perkalian matriks umum di setidaknya satu lapisannya. Algoritma ini adalah pengenalan yang efektif diterapkan dalam pola pengenalan dan pengolahan citra. CNN ini mensimulasikan jaringan saraf biologis melalui jaringan bobot bersama struktur. CNN secara luas dipraktekkan di bidang komputer
dalam masalah Computer Vision . Ini terdiri dari properti parameter berbagi yang mengurangi jumlah  parameter  yang  dibutuhkan  untuk  model  dibandingkan  dengan ANN.  Selain  itu, kualitas  fitur  yang  diekstraksi  oleh  CNN  sangat  memenuhi  standar  yang  telah  ada.  Dalam model Convolutional Neural Network ini saya menerapkan serangkaian operasi Convolution + Pooling , disertai dengan Fully Connected Layer .
Gambar 3. Machine Learning dan Deep Learning
Gambar 4. Convolutional Neural Network – Multi Layer

## 1. Convolution
Tahapan  ini  merupakan kunci dari semua  algoritma komputer.  Convolution merupakan proses pengambilan matriks kecil angka yang disebut kernel kemudian akan melewati gambar dan akan mengubah berdasarkan nilai-nilai dari kernel dengan rumus sebagai berikut:
𝐺[𝑚, 𝑛] = (𝑓 ∗ ℎ)[𝑚, 𝑛] ∑ 𝑗 ∑ 𝑘 ℎ[𝑗, 𝑘]𝑓[𝑚 − 𝑗, 𝑛 − 𝑘]                                      (1)
dimana nilai kernel dilambangkan oleh f dan h sedangkan indeks baris dan kolom dari matriks hasil ditandani dengan m dan n.
Dalam  CNN,  inputnya  adalah  tensor  dengan  bentuk:  (jumlah  input)  ×  (tinggi  input)  × (lebar input) × (saluran input). Setelah melewati lapisan konvolusi, gambar menjadi abstrak ke peta fitur, juga disebut peta aktivasi, dengan bentuk: (jumlah input) × (tinggi peta fitur) × (lebar peta fitur) × (saluran peta fitur).
Gambar 5. Konsep Konvolusi
Lapisan Convolution menggulung input dan meneruskan hasilnya ke lapisan berikutnya. Proses  ini  mirip  dengan  respons  neuron  di  korteks visual  terhadap  stimulus  tertentu.  Setiap konvolusi neuron memproses data hanya untuk bidang reseptifnya. Meskipun jaringan saraf feedforward yang  terhubung  sepenuhnya  dapat  digunakan  untuk  mempelajari  fitur  dan mengklasifikasikan  data,  arsitektur  ini  umumnya  tidak  praktis  untuk  input  yang  lebih  besar seperti  gambar  resolusi  tinggi.  Ini  akan  membutuhkan  jumlah  neuron  yang  sangat  tinggi, bahkan dalam arsitektur shallow , karena ukuran input gambar yang besar, di mana setiap piksel adalah fitur input yang relevan.

## 2. Pooling
Lapisan  konvolusi dapat  mencakup  lapisan Pooling lokal  dan  /  atau  global  bersama dengan  lapisan  konvolusi tradisional.  Lapisan Pooling mengurangi  dimensi  data  dengan menggabungkan output dari cluster neuron pada satu lapisan menjadi satu neuron pada lapisan berikutnya. Penggabungan lokal menggabungkan kelompok kecil, ukuran ubin seperti 2 × 2 biasanya digunakan. Penyatuan global bekerja pada semua neuron dari peta fitur.
Ada  dua  jenis  pooling  yang  umum  digunakan: Max dan Average . Max pooling menggunakan nilai maksimum dari setiap cluster lokal neuron pada feature map, sedangkan Average pooling mengambil nilai rata-rata.
Gambar 6. Konsep Pooling

## 3. Fully Connected Layer
Fully Connected Layer menghubungkan setiap neuron dalam satu lapisan ke setiap neuron di  lapisan  lain.  Ini  sama  dengan  jaringan  neuron Multilayer  Perceptron (MLP)  tradisional. Matriks yang diratakan melewati Fully Connected Layer untuk mengklasifikasikan gambar. Setiap neuron dalam jaringan saraf menghitung nilai output dengan menerapkan fungsi tertentu ke nilai input yang diterima dari bidang reseptif di lapisan sebelumnya. Fungsi yang diterapkan  pada  nilai  input  ditentukan  oleh  vektor  bobot  ( weight )  dan  bias.  Pembelajaran terdiri dari penyesuaian bias dan bobot ini secara iteratif.
Vektor  bobot  dan  bias  disebut  filter  dan  mewakili  fitur  tertentu  dari  input  (misalnya, bentuk tertentu). Fitur yang membedakan CNN adalah bahwa banyak neuron dapat berbagi filter  yang  sama.  Ini  mengurangi  jejak  memori  karena  bias  tunggal  dan  satu  vektor  bobot digunakan di semua bidang reseptif yang berbagi filter itu, sebagai lawan dari setiap bidang reseptif yang memiliki bias dan bobot vektornya sendiri.

## Gambar 7. Konsep Fully Connected Layer

## E. Evaluasi Metrik
Saat mengevaluasi model ML, kita tidak boleh terlalu longgar. Evaluasi perlu dipahami dengan jelas jenis metrik serta model ML dan menyadari kelebihan dan kekurangan dari setiap metrik yang digunakan. Meskipun kebanyakan biasanya menggunakan metrik akurasi/presisi 98%  atau  bahkan  99%,  pernyataan  ini  bisa  sangat  menyesatkan  tanpa  konteks  lebih  lanjut. Untuk seseorang yang hanya diberikan metrik ini tanpa konteks apa pun, masalahnya mungkin sulit  dideteksi.  Oleh  karena  itu,  perlu  digunakan  beberapa  jenis  metriks  selain  dari  metrik utama untuk mengevaluasi model ML dengan baik.
Confusion Matrix adalah  sebuah  tabel  yang  menggambarkan  kinerja  model  klasifikasi (output  berupa  fitur  /  kelas  dua  atau  lebih).  Matriks  ini  umumnya  sangat  intuitif  dan  relatif mudah  dipahami.  Berikut  tabel  kebenaran  dari  Confusion Matrix seperti  yang  ditunjukkan pada tabel I berikut:
T ABEL I

## T ABEL K EBENARAN C ONFUSION M ATRIX

## Nilai Prediksi
Positif Negatif Nilai Sebenarnya Positif True Positive ( TP ) False Negative ( FN ) Negatif False Positive ( FP ) True Negative ( TN )
Menafsirkan istilah Confusion Matrix :
a. True Positive (TP): Ketika model memprediksi "1" dan data aktual juga "1".
b. True Negative (TN): Ketika model memprediksi "0" dan data aktual juga "0".
c. False Positive (FP): Ketika model memprediksi "1" dan data aktualnya "0".
d. False Negative ( FN ): Ketika model memprediksi "0" dan data aktualnya "1".
Model  yang  sempurna  adalah  model  yang  memiliki  0 False  Positive dan  0 False Negatives ,  tetapi  pada  kenyataannya  tidak  mungkin.  Saat  menilai  hasil  prediksi,  tidak  ada rencana tindakan standar untuk diikuti tentang apa yang harus diminimalkan.

## 1. Akurasi
Dalam  klasifikasi,  akurasi  merupakan  indeks  kualitas  yang  paling  banyak  digunakan. Akurasi didefinisikan sebagai rasio jumlah sampel yang diklasifikasi dengan benar terhadap jumlah total data. Hal tersebut dapat dilakukan menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = ∑ 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 ∑ 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + ∑ 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 = ∑ TP ∑ TP + ∑ FP (2)

## 2. Presisi
Presisi  dapat  didefinisikan  sebagai  nilai  keakuratan  yang  didapatkan  sistem  dari keseluruhan data,  sehingga akan dapat diketahui kelas apa yang diklasifikasikan dan sesuai atau  tidak  dengan  kelas  sebenarnya.  Hal  tersebut  dapat  dilakukan  menggunakan  persamaan sebagai berikut:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 = TP TP + FP (3)

## 3. Recall
Recall dapat disebut sebagai tingkat keberhasilan suatu system dalam memprediksi suatu kategori. Hal tersebut dapat dilakukan menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 + 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒
= TP TP + FN (4)

## 4. F1 Score
Skor F1 adalah metrik yang menggabungkan Precision dan Recall . Kombinasi ini dibuat dengan menggunakan rata-rata Harmonik. Penggunaan mean Harmonic, membuat metrik skor F1 lebih masuk akal untuk perbedaan antara Recall dan Precision , membuatnya condong lebih dekat ke yang lebih kecil dari kedua angka tersebut. Beberapa masalah utama yang diangkat dalam penggunaan metrik ini adalah bahwa metrik ini memberikan relevansi yang sama dengan Presisi  dan Recall ( False  Positive dan False  Negatives ).  Pada  kenyataannya,  seperti  yang disebutkan  sebelumnya  mungkin  ada  weight  yang  berbeda  untuk  kemungkinan  kesalahan klasifikasi.
𝐹1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗ 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 ∗ 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 ∗ 𝑃𝑅 ∗ 𝑅𝐶𝐿 𝑃𝑅 + 𝑅𝐶𝐿 (5)

## F. Penelitian Terkait
Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  tentang  klasifikasi  tumor  otak dengan algorithm masing-masing seperti tertera pada tabel II berikut.
T ABEL II

## A LGORITHM B EBERAPA P ENELITIAN T ERKAIT
No. Penelitian Tahun Algorithm 1. Sunanda Das et al . [1] 2019 Convolutional Neural Network (CNN) 2. Hossam H. Sultan et al . [2] 2019 Deep Learning (DL) Model based on CNN 3. Yakub Bhanothu et al . [3] 2020 Faster R-CNN Architecture 4. Chirodip Lodh Choudhury et al . [5] 2020 3-Layered CNN Architecture 5. Wadhah Ayadi et al . [7] 2020 Custom CNN Architecture for Multi-Class 6. Gajendra Raut et al . [8] 2020 CNN for Classification, Auto-Encoder for Compression & K-Means for Segmentation
Nilai evaluasi metrik dan accuracy yang dihasilkan dari beberapa penelitian sebelumnya tersebut diperlihatkan pada tabel III.

## T ABEL III N ILAI E VALUASI M ETRIK DAN A CCURACY H ASIL P ENELITIAN S EBELUMNYA
No. Penelitian Dataset Precision Recall f1-score Accuracy
1 Sunanda Das et al . [1] - Meningioma (708), - Glioma (1426), - Pituitary (930). 93.33% 93% 93.33% 94.39% 2 Hossam H. Sultan et al . [2] - Meningioma (708), - Glioma (1426), - Pituitary (930). 97.2% 95.5% 98.7% 97.54% 3 Yakub Bhanothu et al . [3] - Glioma (805), - Meningioma (694), - Pituitary (907). 100% 96.15% 98.04% 97.18% 4 Chirodip Lodh Choudhury et al . [5] - Tumorous, - Non-Tumorous. 0.9487 0.9863 0.9736 96.08% 5 Wadhah Ayadi et al . [7] - Meningioma (708), - Pituitary (930), - Glioma (1426). 94,03 94,39 94,19 96,36% 6 Gajendra Raut et al . [8] - Tumorous (155), - Non-Tumorous (98). 96% 96% 96% 95.55%

## G. Build Model CNN
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penentuan  model  CNN  yang  cocok  untuk  pengklasifikasian tumor otak dengan data yang telah tersedia. Terdapat dua alur kerja dari arsitektur CNN yang diusulkan  yaitu  skema  1  dan  skema  2.  Alur  dari  kedua  skema  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 8. dan Gambar 9.
Gambar 9. Model Skema 2 CNN
T ABEL IV P ERBANDINGAN M ODEL S KEMA 1 DAN S KEMA 2 III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Model Skema 1
Secara garis besar pola grafik akurasi training dan validasi dan grafik loss training dan validasi  tidak  mengalami  overfitting  maupun  underfitting,  karena  kedua  garis  tidak menyimpang terlalu jauh dan bersifat stabil.
(a) 50 epoch
(b) 100 epoch
Gambar 10. Grafik Accuracy, Training dan Validasi
Model Skema 1 Model Skema 2 Menggunakan arsitektur sequential Menggunakan arsitektur sequential Terdapat 2 max pooling layer Terdapat 3 max pooling layer Terdapat 2 hidden layer (dense) Terdapat 4 hidden layer (dense) Terdapat dropout layer Terdapat dropout layer Menggunakan adam optimizer Menggunakan adam optimizer
(a) 50 epoch (b) 100 epoch
Gambar 11. Grafik Loss, Training dan Validasi (a) 50 epoch (b) 100 epoch
Gambar 12. Confusion Matrix Hasil Testing Data
T ABEL V
I NDEKS P ERFORMANSI S KEMA 1 U NTUK 50 EPOCH Precision Recall f1-Score Support Glioma 0,9645 0,9067 0,9347 300 Meningioma 0,9052 0,9052 0,9052 306 Notumor 0,9664 0,9951 0,9805 405 Pituitary 0,9771 0,9967 0,9868 300 Accuracy 0,9771 1311 Macro avg 0,9533 0,9509 0,9518 1311 Weighted avg 0,9542 0,9542 0,9539 1311
T ABEL VI I NDEKS P ERFORMANSI S KEMA 1 U NTUK 100 EPOCH Precision Recall F1-Score  Support Glioma 0,9656 0,9367 0,9509 300 Meningioma 0,9320 0,8954 0,9133 306 Notumor 0,9618 0,9951 0,9782 405
Precision Recall F1-Score  Support Pituitary 0,9772 1,0000 0,9885 300 Accuracy 0,9798 1311 Macro avg 0,9592 0,9568 0,9577 1311 Weighted avg 0,9592 0,9596 0,9592 1311

## B. Hasil Terbaik Nilai Evaluasi Metrik Dan Accuracy
Berdasarkan percobaan yang telah  dilakukan dengan skema 1 dan 2, didapat hasil rata- rata tertinggi seperti ditunjukkan pada tabel VII.

## C. Membangun API (Application Programming Interface)
Aplikasi yang bisa dibuat dari penelitian ini salah satunya adalah sebagai alat bantu ahli medis  dalam  mempercepat  proses  penanganan  dini  pada  pasien  yang  terjangkit  tumor  otak, dalam hal ini mendiagnosa tumor otak yang diderita pasien. Untuk keperluan tersebut, dalam penelitian ini dibuat API sederhana yang mampu mendiagnosa jenis tumor otak dari citra otak yang dihasilkan oleh MRI.

## T ABEL VII

## H ASIL I NDEKS P ERFORMANSI T ERTINGGI
Skema Performansi Indeks Epoch 1 Accuracy 0,9798 100 Precision 0,9592 100 Recall 0,9596 100 f1-Score 0,9592 100 2 Accuracy 0,9886 50 Precision 0,9771 50 Recall 0,9771 50 f1-Score 0,9770 50
Gambar 13. Tampilan Depan Untuk Memilih Citra Tumor Otak Yang Akan Diprediksi Jenis Tumornya
Gambar 14. Tampilan Hasil Prediksi Tumor Otak Meningioma

## IV. K ESIMPULAN
1. Pada penelitian ini didapatkan perbedaan yang sangat kecil nilai accuracy sebagai fungsi jumlah  epoch  dan/atau  fungsi  model  skema  yaitu  antara  0,0030  -  0,0286  atau  0,30%  – 2,93%.  Dari  hasil  ini  berarti  bahwa  dataset  yang  digunakan  jumlahnya  sudah  cukup memadai dan datanya balance.
2. Pengujian dengan 10 Fold - Cross Validation menghasilkan standar deviasi yang kecil pada perhitungan  precision,  recall,  f1-score  &  accuracy  antara  data  original  dan  augmented, yaitu berkisar  0,03. Hasil ini menunjukkan bahwa penyimpangan sebaran nilai precision, recall, f1-score & accuracy semakin mendekati nilai rata-ratanya.
3. Hasil nilai evaluasi metrik dan akurasi terbaik dari keseluruhan penelitian ini sesuai dengan yang  diharapkan,  meliputi  Precision,  Recall,  F1-score  dan  Accuracy  masing-masing: 0,9879; 0,9878; 0,9878; dan 0,9939, diperoleh dari skema 3, dengan data augmented, dan dengan epoch 100.
4. Hasil  akurasi  terbaik  dari  penelitian  ini  yaitu  98,86%  masih  lebih  tinggi  dibandingkan beberapa hasil penelitian sebelumnya yaitu dari Sunanda Das dkk. [1], Hossam H. Sultan dkk. [2], Yakub Bhanothu dkk. [3], Chirodip Lodh  Choudhury dkk. [5], Wadhah Ayadi dkk. [7], Gajendra Raut dkk. [8], nilai akurasinya masing-masing adalah: 94,39%, 97,54%, 97,18%, 96,08%, 96,36%, dan 95,55%.
5. Aplikasi sederhana sebagai  alat bantu ahli medis  guna mempercepat proses penanganan dini pada pasien yang terjangkit tumor otak telah dibuat. Aplikasi ini mampu mendiagnosa jenis tumor otak dari citra otak yang dihasilkan oleh MRI dalam waktu kurang dari 3 detik.

## R EFERENSI
[1] Sunanda  Das,  O.F.M.  Riaz  Rahman  Aranya,  Nishat  Nayla  Labiba, “Brain  Tumor Classification Using Convolutional Neural Network” , Khulna University of Engineering & Technology, Bangladesh, 2019.
[2] Hossam H. Sultan, Nancy M. Salem, Walid Al-Atabany, “Multi-Classification of Brain Tumor Images Using Deep Neural Network” , IEEE Access Volume 7, 2019.
[3] Yakub  Bhanothu,  Anandhanarayanan  Kamalakannan,  Govindaraj  Rajamanickam, “Detection and Classification of Brain Tumor in MRI Images using Deep Convolutional Network” ,  2020  6th  International  Conference  on  Advanced  Computing  & Communication Systems (ICACCS), India, 2020.
[4] Fauzi, M., Teddyyana, A., & Enda, D. (2021). Pengembangan Aplikasi Mobile Tanggap Bencana Di Kab. Bengkalis Menggunakan Framework Flutter. ZONAsi: Jurnal Sistem Informasi, 3(1), 27-36.
[5] Chirodip  Lodh  Choudhury,  Chandrakata  Mahanty,  Raghvendra  Kumar,  Brojo  Kishore Mishra, “Brain  Tumor  Detection  and  Classification  Using  Convolutional  Neural Network and Deep Neural Network” , GIET University Gunupur, India, 2019.
[6] Tedyyana, Agus, Osman Ghazali, and Onno Purbo. "Model Design of Intrusion Detection System  on  Web  Server  Using  Machine  Learning  Based."  Proceedings  of  the  11th International  Applied  Business  and  Engineering  Conference,  ABEC  2023,  September 21st, 2023, Bengkalis, Riau, Indonesia. 2024.
[7] Wadhah  Ayadi,  Wadji  Elhamzi,  Mohamed  Atri, “A  new  deep  CNN  for  brain  tumor classification” , 20th international conference on Sciences and Techniques of Automatic control & computer engineering (STA), Tunisia, 2020.
[8] Gajendra Raut, Aditya Raut, Jeevan Bhagade, Jyoti Bhagade, Sachin  Gavhane, “ Deep
Learning  Approach  for  Brain  Tumor  Detection  and  Segmentation ”,  2020  IEEE International Conference on Convergence to Digital World – Quo Vadis (ICCDW 2020).
[9] Diah Priyawati, Indah Soesanti, Indriana Hidayah, “ Kajian Pustaka Metode Segmentasi Citra Pada MRI Tumor Otak ”, Prosiding SNST (Seminar Nasional Sains dan Teknologi) ke-6 Tahun 2015, FT Universitas Wahid Hasyim Semarang.
[10] Rachmad Andre R, Baghas Wahyu P, dan Rani Purbaningtyas, “Klasifikasi Tumor Otak Menggunakan  Convolutional  Neural  Network  Dengan Arsitektur  Efficientnet-B3”, Jurnal  Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi  dan  Komputer,  Universitas Muhammadiyah Jakarta, Vol. 11, No. 3, May 2021, pp. 55 – 59.
[11] Hasnain  Ali  Shah,  Faisal  Saeed,  Sangseok  Yun,  Jun-Hyun  Park,  Anand  Paul,  Jae-Mo Kang, “A Robust Approach for Brain Tumor Detection in Magnetic Resonance Images Using Finetuned EfficientNet”, Basic Science Research Program through  the National Research Foundation of Korea (NRF), Korea, 2022.
[12] Uswatun  Hasanah,  Riyanto  Sigit,  Tri  Harsono, “Classification  of  Brain  Tumor  on Magnetic  Resonance  Imaging  Using  Support  Vector  Machine” ,  2021  International Electronics Symposium (IES), Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya.
[13] Annisa  Wulandari,  Riyanto  Sigit,  Mochamad  Mobed  Bachtiar,  “ Brain  Tumor Segmentation  to  Calculate  Percentage  Tumor  Using  MRI” ,  2018  International Electronics Symposium on Knowledge Creation and Intelligent Computing (IES-KCIC), Informatics and Computer Departement Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya.
[14] Rizal Romadhoni Hidayatullah, Riyanto Sigit, Sigit Wasista, “ Segmentation of Head CT- Scan  to  Calculate  Percentage  of  Brain  Hemorrhage  Volume ”,  2017  International Electronics Symposium on Knowledge Creation and Intelligent Computing (IES-KCIC), Informatics and Computer Departement Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  disampaikan  kepada  seluruh  dosen  pengajar  Prodi  Teknik  Komputer Politeknik  Elektronika  Negeri  Surabaya  (PENS)  yang  telah  memberikan  ilmunya  selama perkuliahan, dan khususnya semua Dosen Pembimbing dan Penguji Proyek Akhir yang telah meluangkan waktu dalam proses pembimbingan dan evaluasinya.