## Modifikasi Convolutional Neural Network Arsitektur GoogLeNet dengan Dull Razor Filtering untuk Klasifikasi Kanker Kulit
Sofia Sa’idah 1 , I Putu Yowan Nugraha Suparta 2 , Efri Suhartono 3
Intisari—Kulit  merupakan  organ  luar  terluas  yang  menutupi tubuh manusia. Akibat intensitas tinggi paparan lingkungan luar, kulit dapat mengalami berbagai masalah kesehatan, salah satunya adalah  kanker  kulit.  Deteksi  dini  dibutuhkan  agar  penanganan lebih lanjut kepada pasien dapat segera dilakukan. Pemanfaatan artificial  intelligence  (AI)-based  solution  pada  pengolahan  citra kanker kulit dapat digunakan untuk mendeteksi adanya potensi kanker kulit. Pada makalah ini, dilakukan klasifikasi jenis kanker kulit jinak  dan  ganas dengan  memanfaatkan metode convolutional  neural  network  (CNN)  arsitektur  GoogLeNet. Arsitektur  GoogLeNet  memiliki  keunggulan  dengan  adanya inception  module  yang  memungkinkan  proses  konvolusi  dan pooling berjalan secara paralel, yang dapat memperpendek waktu komputasi,  sehingga  mempercepat  proses  klasifikasi  tanpa mengurangi  akurasi  sistem.  Penelitian  ini  terdiri  atas  beberapa tahapan, dimulai dengan akusisi data sejumlah  enam ratus data citra kanker kulit yang diperoleh dari situs Kaggle.com, kemudian dilakukan  penyeragaman  ukuran  masukan  serta  pemanfaatan dull razor filtering untuk mengurangi derau citra masukan akibat rambut-rambut halus yang tumbuh di sepanjang epidermis kulit. Setelah  proses  preprocessing  selesai  dilakukan,  arsitektur GoogLeNet  memproses  masukan  citra,  lalu  mengklasifikasikan masukan  ke  dalam  kategori  kanker  kulit  jinak  (benign)  atau kanker  kulit  ganas  (malignant).  Kinerja  sistem  kemudian  diuji dengan  parameter  kinerja,  seperti  presisi,  recall,  dan  f-1  score, serta  dibandingkan  dengan  metode  serupa.  Sistem  berhasil memperoleh hasil yang memuaskan, di antaranya adalah akurasi 97,73% dan loss 1,7063. Sementara itu, untuk parameter presisi, recall, dan f-1 score, masing-masing diperoleh nilai rata-rata 0,98. Kinerja  sistem  yang  diusulkan  berhasil  mendapatkan  akurasi yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  penelitian  terdahulu dengan  penggunaan  dataset  yang  jauh  lebih  sedikit.  Hasil pengujian  ini  menunjukkan  bahwa  metode  CNN  mampu melakukan  deteksi  dan  klasifikasi  pada  kanker  kulit  secara akurat, sehingga diharapkan metode ini dapat membantu pekerja medis dalam melakukan diagnosis kepada masyarakat luas.
Kata Kunci— Akurasi, CNN, F-1 score, GoogLeNet, Kanker Kulit, Loss, Precision, Recall.

## I. P ENDAHULUAN
Kulit adalah organ terluas yang menutupi tubuh manusia [1]. Kulit  berperan  sebagai  garda  pertahanan  tubuh  terhadap
patogen atau zat-zat yang dapat membahayakan organ tubuh di dalam. Karena letaknya di bagian paling luar tubuh, kulit sering mengalami  masalah  kesehatan,  salah  satunya  adalah  kanker kulit. Kanker kulit adalah benjolan atau penumbuhan jaringan kulit  yang  berlebihan  dan  tidak  teratur,  sehingga  merusak jaringan  di  sekitarnya  [2].  Di  Indonesia,  kanker  kulit menempati  urutan  ketiga  setelah  kanker  rahim  dan  kanker payudara  sebagai  kanker  yang  paling  banyak  terjadi  [2]. Kanker  kulit  terbagi  dalam  kelas  kanker  kulit  jinak  ( benign ) dan kanker kulit ganas ( malignant ) . Sebanyak 7,9% dari total kasus  kanker  kulit  di  Indonesia  tergolong  ganas  ( melanoma maligna ) sebagai akibat dari sel kanker yang invasif, sehingga menyebabkan  penyakit  ini  memiliki  tingkat  kematian  yang tinggi. Walau kasus kanker kulit, terkhusus pada kanker kulis ganas,  tergolong  rendah,  deteksi  dini  kanker  kulit  tetap dibutuhkan agar pasien dapat segera mendapatkan penanganan medis  yang  tepat. Artificial  intelligence (AI)-based  solution , melalui deep  learning pada  olah  citra,  dapat  menjadi  solusi yang  dibutuhkan  untuk  membantu  pekerja  medis  dalam melakukan  pemeriksaan  dan  klasifikasi  jenis  kanker.  Hal  ini disebabkan oleh kemampuan model ini yang dapat mengenali pola  melalui  ekstraksi  fitur  citra  yang  dimiliki  secara  akurat Akurasi  yang  diperoleh  ketika  menggunakan  model  ini  juga tergolong  tinggi,  sehingga  potensi  kanker  kulit  pada  pasien dapat  segera  diketahui  dan  penanganan  lanjutan  terhadap kanker  kulit  yang  diderita  dapat  segera  diberikan  guna mencegah memburuknya keadaan pasien.
Beberapa  penelitian  mengenai  klasifikasi  kanker  kulit berbasis AI sudah dilakukan. Pada sebuah penelitian dilakukan deteksi  kanker  kulit  menggunakan convolutional  neural network (CNN)  dengan  pengecekan  pada  citra  menggunakan metode asymmetry , border , color , diameter , and  evolution (ABCDE)  [3].  Pada  metode  ini,  citra  terbagi  atas  kelas  jinak dan ganas dengan hasil keluaran berupa kelas 1 atau 0. Nilai 1 berarti  citra  mengandung  sel kanker  ganas  dan 0  berarti  citra tidak mengandung sel kanker. Akurasi terbaik yang dihasilkan adalah  89,5%.  Referensi  [4]  melakukan  deteksi  kanker  kulit pada  sel dermal berbasis deep  learning ,  menggunakan  Deep Learning Studio sebagai platform arsitektur. Penelitian lainnya telah  melakukan  deteksi  dan  klasifikasi  kanker  kulit menggunakan transfer  learning yang  mengombinasikan arsitektur  VGG19,  Inception V3 , SqueezeNet, dan ResNet50 untuk  meningkatkan  akurasi  [5].  Pada  [6]  telah  dilakukan deteksi  dan  klasifikasi  kanker  kulit  menggunakan support vector machine (SVM) melalui metode kernel SVM dan basis fungsi radial untuk mendeteksi data dan membaginya ke dalam kelas kanker jinak atau kanker ganas. Hasil akurasi terbaik yang
1,2,3 Program  Studi  Teknik  Telekomunikasi  Fakultas  Teknik Elektro  Universitas  Telkom,  Jl.  Telekomunikasi  No.  1,  Terusan Buahbatu, Dayeuhkolot, Kabupaten Bandung, Jawa Barat 40257 (e- mail: 1 sofiasaidahsfi@telkomuniveristy.ac.id,
2 yowansuparta@student.telkomuniversity.ac.id
3 efrisuhartono@telkomuniveristy.ac.id)
[Diterima: 18 Februari 2022, Revisi: 21 Maret 2022]
dihasilkan adalah 92,10%. Penelitian berikutnya menggunakan model two dropout layers -CNN, sebuah metode deep learning dan machine  learning untuk  membedakan  objek,  termasuk jenis  kanker,  termasuk  kanker  ganas  atau  jinak  [7].  Akurasi terbaik  yang  diperoleh  adalah  88,40%.  Referensi  [8] memanfaatkan computer-aided  diagnosis (CAD)  untuk mendeteksi  kanker  kulit  berdasarkan  aturan  ABCD,  dengan hasil  akurasi  terbaik  yang  diperoleh  adalah  92,00%. Selanjutnya,  pada  [9]  digunakan differential  evolution  based artificial neural network (DE-ANN) dan segmentasi otomatis menggunakan fuzzy c-means clustering , dengan akurasi terbaik sebesar 97,40%. Pada [10], deep convolutional neural network (DCNN)  dimanfaatkan  untuk  ekstraksi  data  dan  klasifikasi kanker  kulit,  dengan  akurasi  terbaik  yang  diperoleh  adalah 95,41%. Pada penelitian berikutnya dilakukan diagnosis kanker kulit  menggunakan  CNN  arsitektur  GoogLeNet  yang dimodifikasi  dengan  menambahkan transposed  convolutional layers  (deconvolution) setelah  konvolusi  terakhir,  yang memperoleh tingkat akurasi sebesar 93,09% [11].
CNN adalah metode klasifikasi yang dapat digunakan pada klasifikasi  citra  digital,  khususnya  pada  citra  kanker  kulit. Metode  ini  diharapkan  dapat  membantu  dokter  mendiagnosis penyakit  kanker  kulit  pada  lapisan  epidermis  lebih  akurat, sehingga  tepat  dalam  menentukan  langkah  pengobatan selanjutnya [12], [13]. Berdasarkan penelitian serupa [11], pada penelitian ini dimanfaatkan CNN arsitektur GoogLeNet dengan masukan  citra  yang  lebih  sedikit  dibandingkan  dengan penelitian sebelumnya, serta memberikan penambahan metode dengan  pemanfaatan dull  razor  filtering yang  beperan  untuk mengurangi derau pada masukan citra yang diakibatkaan oleh rambut-rambut halus serta penyeragaman ukuran citra sebagai masukan,  sehingga  metode  ini  dapat  meningkatkan  akurasi yang  diperoleh  jika  dibandingkan  dengan  penelitian sebelumnya.

## II. M ETODE YANG D IUSULKAN

## A. Convolutional Neural Network
CNN  merupakan  salah  satu  metode deep  neural  network yang  memiliki  akurasi  yang  baik  dalam image  recognition . CNN  adalah  metode  pengolahan  citra,  pengembangan  dari multilayer  perceptron (MLP),  yang  pada  neuronnya  data dipropagasikan  dalam dua dimensi  [14].  CNN  adalah operasi feed  forward  neural  network yang  diimplementasikan berdasarkan  cara  kerja visual  cortex manusia,  menggunakan beberapa elemen yang bekerja secara paralel dengan mengolah data  berpola grid .  CNN  terdiri  atas  beberapa  lapisan  ( layer ), yaitu  lapisan  konvolusi, lapisan pooling ,  dan fully  connected layer ,  yang  bekerja  secara  hierarki,  sehingga  keluaran  pada lapisan  sebelumnya  akan  menjadi  masukan  pada  lapisan selanjutnya [15]. CNN merupakan metode deep learning yang terdiri atas banyak operasi matematika. Salah satu keunggulan metode CNN adalah tidak membutuhkan metode ekstraksi ciri tertentu, sehingga tahapan proses klasifikasi citra dapat berjalan lebih cepat. Namun, pada CNN dibutuhkan jumlah data yang jauh  lebih  banyak  untuk  proses  pelatihan,  sehingga  beban komputasi menjadi lebih besar dan dibutuhkan unit pemrosesan grafis yang mahal dari segi biaya untuk pelatihan sistem.

## B. Arsitektur GoogLeNet
Arsitektur  GoogLeNet  adalah  sebuah  modifikasi  arsitektur CNN yang berhasil menjadi model terbaik pada ILLSVRC14. Arsitektur ini bekerja dengan mendeteksi citra dengan lapisan yang  dimiliki  sejumlah  lima  hingga  22  lapisan,  tetapi  tetap memiliki  akurasi  yang  tinggi.  Konsep  kerja  arsitektur  ini didasarkan  pada activation  values pada deep  network yang tidak sepenuhnya penting karena terdapat value of zero akibat korelasi  sebelumnya,  sehingga  dibutuhkan activation  values yang  tidak  terkoneksi  sepenuhnya  [16].  Untuk  memenuhi kondisi  tersebut,  pada  GoogLeNet  terdapat  lapisan inception module yang terinspirasi dari model visual cortex manusia yang berperan  untuk  mengoptimalkan sparse  structure sehingga menunjang  komputasi.  Pada  arsitektur GoogLeNet,  pada lapisan inception  module ,  konvolusi  dengan  matriks  1  ×  1 dilakukan sebelum konvolusi dengan matriks 3 × 3 dan 5 × 5, guna mengurangi dimensi modul yang berperan meningkatkan kedalaman analisis serta perluasan network tanpa menurunkan kinerja  sistem.  Secara  umum,  pada  arsitektur  GoogLeNet, lapisan  konvolusi dan pooling berperan  dalam  melakukan ekstraksi  data,  sedangkan inception  module berperan  dalam mengurangi  beban  komputasi  dan  meningkatkan  kedalaman data,  dan  pada  bagian  akhir  arsitektur  GoogLeNet, fully connected  layer berperan  untuk  menampung  hasil  proses lapisan pooling .  Keluaran  sistem  akan  diganti  dengan simple global average pooling untuk  mengurangi  ukuran  total parameter tanpa mengurangi akurasi [16].
1) Lapisan  Konvolusi: Lapisan  konvolusi  merupakan lapisan yang melakukan fungsi matematika dengan mengaplikasikan kernel secara  iteratif  [14].  Lapisan  ini menggunakan array  of  number, yang  bernama kernel ,  yang diaplikasikan kepada masukan yang bernama tensor , yang juga merupakan array  of  number ,  untuk  mengekstraksi  citra masukan  yang  menghasilkan  nilai  keluaran  yang  kemudian disebut  sebagai  transformasi  linear  yang  mengandung informasi  spasial.  Prosedur  ini  mengalami  proses  iterasi, sehingga  terdapat beberapa  bidang  repetitif [15],  [17].  Proses konvolusi diperlihatkan pada Gbr. 1.
2) Stride: Stride merupakan bagian yang mengontrol  filter yang  ditetapkan  untuk  melakukan  fungsi  konvolusi  pada masukan  citra  [15].  Apabila stride bernilai  1, kernel akan melakukan  pergeseran  sebanyak  1  piksel  horizontal  dan vertikal. Makin kecil nilai stride yang digunakan, makin detail informasi  yang  diperoleh  dari  proses  konvolusi.  Meskipun demikian, hal ini akan menyebabkan waktu komputasi menjadi makin  besar  dan  bukan  berarti  kinerja  yang  dihasilkan  oleh sistem akan makin baik.
Gbr. 1 Proses konvolusi.
3) Padding:  Padding adalah  penambahan  ukuran  piksel dengan nilai tertentu untuk mengisi celah hasil konvolusi dari ujung awal hingga akhir [15]. Nilai yang biasanya digunakan adalah  nol,  sehingga  disebut  dengan zero padding ,  yang berfungsi untuk merekayasa hasil keluaran konvolusi agar tidak mengalami perbedaan dimensi yang signifikan dengan dimensi masukan. Hal ini akan memungkinkan hasil ekstrasi memiliki informasi yang makin mendalam.
4) Fungsi  Aktivasi: Fungsi  aktivasi  adalah  tahapan  yang dilakukan  setelah  proses  konvolusi  selesai.  Operasi  ini memiliki  berbagai  jenis  persamaan  yang  dapat  dipakai,  salah satunya  adalah rectification  linear  unit (ReLU),  yang menjalankan fungsi non-linear dan meningkatkan representasi model  [15].  Hasil  dari  fungsi  aktivasi  ReLU  akan  berupa keluaran  dengan  nilai  0,  jika  masukan  bernilai  negatif.  Nilai keluaran  akan  sama  dengan  nilai  masukan  apabila  nilai masukan bernilai positif. Fungsi ReLU dapat dituliskan seperti pada (1).
𝑓(𝑥) = { 0, 𝑥 ≤ 0 𝑥, 𝑥 > 0 (1)
5) Inception Module: Inception module adalah lapisan yang memungkinkan seluruh filter (1 × 1, 3 × 3, dan 5 × 5) beroperasi pada  bagian  citra  yang  sama  kemudian  merangkai  hasil  dari konvolusi  ke  dalam  satu  keluaran  dengan  keluaran  hasil  dari lapisan pooling . Inception  module memungkinkan  fungsi konvolusi  dan  proses pooling bekerja  secara  paralel  yang hasilnya  akan  menjadi  satu  keluaran.  Pada  proses inception, terdapat  penggunaan  filter  1  ×  1  sebelum  melewati  lapisan konvolusi lainnya dan max pooling untuk meringankan beban komputasi,  sehingga  tidak  membebani  kerja  perangkat  [18]. Cara kerja inception module diperlihatkan pada Gbr. 2.
6) Lapisan Pooling: Lapisan ini merupakan metode down- sampling atau sub-sampling pada  dimensi  spasial  untuk mengurangi jumlah fitur yang diekstraksi pada suatu citra [19], [20]. Lapisan pooling menggunakan kernel pada proses reduksi piksel  suatu  citra.  Jika  citra  masukan  memiliki  ukuran  yang lebih kecil dari ukuran kernel yang digunakan, citra masukan akan diberikan zero padding terlebih dahulu [19]. Kemudian,
kernel akan  digeser  sepanjang  citra  menggunakan  proses konvolusi.  Terdapat  dua  jenis  operasi  yang  digunakan  pada lapisan pooling , yaitu: max pooling dan average pooling . Max pooling mengambil nilai tertinggi dari setiap pergeseran kernel , sedangkan average  pooling mengambil  nilai  rata-rata  dari setiap tahap pergeseran kernel . Max pooling merupakan salah satu  operasi  yang  paling  banyak  digunakan.  Ilustrasi  operasi max pooling ditunjukkan pada Gbr. 3.
7) Simple Global Average Pooling: Simple global average pooling merupakan  salah  satu  jenis  lapisan pooling yang menggunakan fungsi rata-rata. Lapisan simple global average pooling mengambil  nilai  rata-rata  dari  seluruh  hasil feature map ,  yang  berdampak  pada  pengurangan  ukuran  parameter keluaran  [16]. Simple  global  average  pooling memiliki kemiripan  dengan  struktur  konvolusi  dengan  melakukan operasi  korenspondensi  antara feature  maps dan  kategori, sehingga  memudahkan  proses  klasifikasi.  Hal  ini  juga meringankan beban komputasi. Selain memudahkan klasifikasi, pada simple global average pooling tidak terdapat parameter  untuk  melakukan  optimasi,  sehingga overfitting dapat dihindari [21].
8) Dropout:  Dropout digunakan  dengan  menghilangkan beberapa  neuron  secara  acak  pada  proses  pelatihan.  Masing-
Gbr. 2 Representasi inception module .
Gbr. 3 Operasi max pooling . T ABEL I C ONFUSION M ATRIX Kelas Prediksi Benar Salah Total Kelas Sesungguhnya Benar TP FN P Salah FP TN N Total P’ N’ P + N
masing  neuron  memiliki  bobot  probabilitas  yang  sama  [22]. Proses  ini  bertujuan  untuk  mengurangi  beban  komputasi sehingga meningkatkan kinerja network .
9) Confusion Matrix: Confusion matrix adalah matriks yang digunakan  untuk  mengukur  kinerja  model  klasifikasi  dengan cara membandingkan informasi kelas yang seharusnya dengan hasil klasifikasi yang dihasilkan [23]. Terdapat empat elemen dalam confusion  matrix. Yang  pertama  adalah true  positive (TP),  yaitu  kondisi  saat  kelas  yang  sebenarnya  benar  dan keluaran  juga  menunjukkan  hasil  benar.  Keadaan  selanjutnya adalah true negative (TN), yaitu kondisi kelas yang sebenarnya salah dan hasil prediksi juga salah. Selanjutnya, pada kondisi false positive (FP), keadaan kelas sebenarnya salah, tetapi hasil prediksi  mengatakan  benar.  Terakhir,  kondisi false  negative (FN)  merupakan  kondisi  saat  kelas  sebenarnya  benar,  tetapi hasil  prediksi  mengatakan  salah  [23].  Representasi confusion matrix ditunjukkan oleh Tabel I.
10) Perancangan  Sistem: Pada  penelitian  ini  dilakukan beberapa tahapan dalam melakukan deteksi jenis kanker kulit, termasuk  kanker  kulit  ganas  atau  jinak.  Tahapan  yang dilakukan ditunjukkan pada Gbr. 4.
Dari  Gbr. 4  dapat  dilihat  bahwa  penelitian  dimulai  dengan tahap pertama, yaitu akuisisi data. Data yang digunakan adalah citra  kanker  kulit  jinak  dan  ganas  yang  merupakan  data sekunder yang diperoleh  melalui web www.kaggle.com . Total data yang digunakan adalah enam ratus data citra kanker kulit, yang terdiri atas 132 citra data uji dan 528 citra data latih.
Tahapan  selanjutnya  adalah preprocessing ,  yaitu resizing, yang dilakukan untuk menyeragamkan ukuran citra. Kemudian dilakukan  tahapan  untuk  menghilangkan  piksel  rambut  halus pada citra kulit dengan menggunakan dullrazor filtering . Tahap  terakhir  adalah  proses  utama  dengan  metode  CNN. Pada proses ini dilakukan ekstraksi fitur dan klasifikasi untuk mengetahui  jenis  citra  kanker  kulit,  ganas  atau  jinak.  Pada proses utama dilakukan tahap pelatihan dan pengujian.
Tahap pelatihan  dilakukan  untuk mencari nilai  piksel yang digunakan  sebagai  acuan  basis  data . Metode  yang  digunakan untuk  pelatihan  adalah  CNN  arsitektur  GoogLeNet karena metode ini memiliki kemampuan untuk melakukan klasifikasi dari  sebuah  citra  yang  diproses  ke  seluruh  lapisan  dengan tingkat kedalaman yang berbeda-beda. Pada proses pelatihan, total  iterasi  yang  dilakukan  sebanyak  125  iterasi  (nilai epoch 125) dengan batch size 32.
Tahap  selanjutnya  adalah  pengujian  terhadap  sistem  yang telah  dirancang.  Pengujian  diawali  dengan  melakukan pengujian  terhadap  ukuran  citra.  Selanjutnya  dilakukan pengujian  terhadap  jenis optimizer .  Tahap  ketiga  adalah pengujian nilai learning rate terbaik dan yang terakhir adalah pengujian  nilai epoch (iterasi).  Selanjutnya,  dari  beberapa tahapan  pengujian,  diperoleh  nilai  parameter  kinerja  sistem yang terbaik.
11) Konfigurasi Model CNN: Pada penelitian ini, dirancang sebuah sistem untuk mendeteksi jenis sel kanker kulit termasuk jenis yang ganas atau jinak. Sistem dirancang dengan metode CNN arsitektur GoogLeNet . Konsep dari arsitektur GoogLeNet dapat dilihat dari inception module -nya, yaitu proses konvolusi pada  GoogLeNet  berbeda  dengan  arsitektur  lainnya  karena menggunakan konvolusi 1 × 1, 3 × 3, 5 × 5, dan max pooling yang  dilakukan  secara  paralel  dalam  waktu  yang  bersamaan. Tabel  II  menunjukkan  model  arsitektur  GoogLeNet yang digunakan.
Pada  Tabel  II,  data  masukan  citra  berupa  citra  sel  kanker kulit masuk ke dalam model CNN arsitektur GoogLeNet. Pada penelitian  ini,  proses  konvolusi  dan max  pooling yang dilakukan secara bersamaan digabungkan menjadi satu dalam concatenation .  Selanjutnya,  tahap  klasifikasi  dimulai  dengan flatten ,  yaitu  mengubah  susunan  data  menjadi  satu  dimensi. Dropout berfungsi  sebagai  batas  untuk  neuron  yang  masuk, sedangkan sigmoid digunakan  untuk mengklasifikasikan  citra sel kanker kulit menjadi kelas ganas atau jinak.
Untuk  melihat  keberhasilan  model  yang  dirancang, dilakukan  pengukuran  terhadap  beberapa  parameter,  seperti akurasi, loss, presisi ,  recall , dan F 1 -score. Parameter- parameter  tersebut  selanjutnya  ditentukan  dengan  bantuan confusion matrix.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Tahapan  pengujian  dilakukan  setelah  proses  pelatihan selesai. Data citra uji yang digunakan sebanyak 132 data, yang terdiri atas 61 citra kanker kulit jinak dan 71 citra kanker kulit
Gbr. 4 Sistem secara umum. T ABEL II M ODEL A RSITEKTUR G OOG L E N ET Lapisan Deskripsi Lapisan Bentuk Keluaran 1 Input Layer None , 64, 64, 3 2 Conv2D None, 64, 64, 64 3 Max Pooling None , 32, 32, 64 4 Conv2D None , 32, 32, 64 5 Conv2D None , 32, 32, 192 6 Max Pooling None , 16, 16, 192 7 Inception (3a) None , 16, 16, 256 8 Inception (3b) None , 16, 16, 480 9 Max Pool None , 8, 8, 480 10 Inception (4a) None , 8, 8, 512 11 Inception (4b) None , 8, 8, 512 12 Inception (4c) None , 8, 8, 512 13 Inception (4d) None , 8, 8, 528 14 Inception (4e) None , 8, 8, 832 15 Max Pool None , 4, 4, 832 16 Inception (5a) None , 4, 4, 832 17 Inception (5b) None , 4, 4, 1024 18 Average Pool None , 1, 1, 1024 19 Dropout None , 1, 1, 1024 20 Flatten None , 1024 21 Dense None , 2 22 Sigmoid None , 2
ganas.  Setelah  melalui  beberapa  tahap  pengujian,  dihasilkan beberapa  parameter  terbaik.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  parameter  paling  optimal  yang  menghasilkan  kinerja terbaik  di  antaranya  adalah  ukuran  citra  64  ×  64, SGD optimizer,  learning  rate 0,001,  dan  model loss  cross categorical entrophy . Hasil pengujian akurasi dan loss dengan menggunakan model CNN yang diusulkan pada penelitian ini ditunjukkan pada Gbr. 5 dan Gbr. 6.
Gbr. 5 menunjukkan akurasi untuk setiap iterasi pada proses latih dan uji. Dari Gbr. 5 terlihat bahwa hasil penelitian tidak menunjukkan  terjadinya overfitting. Hal  ini  berarti  perbedaan nilai  akurasi  pada  proses  latih  dan  validasi  (uji)  tidak  terlalu signifikan.  Demikian  pula  pada  Gbr.  6,  nilai loss yang dihasilkan  pada  proses  latih  dan  validasi  (uji)  tidak menghasilkan  perbedaan  yang  signifikan.  Gbr.  6  ini menunjukkan  adanya  penurunan  nilai loss pada  proses  latih maupun  validasi.  Kinerja  terbaik  yang  dihasilkan  pada penelitian  ini  yaitu  97,73%  untuk  akurasi  dan  1,7063  untuk loss .
Sementara itu,  Gbr. 7 menunjukkan confusion matrix hasil pengujian  sistem.  Dari  gambar  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa dari sebanyak 132 data uji yang digunakan, sebagian besar data uji  dapat  diklasifikasikan  dengan  benar  sesuai  dengan  kelas
jenis  kanker  kulit  yang  ada.  Selain  itu,  pada  Tabel  II  dapat dilihat  parameter  kinerja  lainnya,  yaitu F 1 -score,  recall ,  dan presisi dengan  nilai  rata-rata  yang  dihasilkan  untuk  setiap parameternya adalah 0,98. Hal ini menunjukkan bahwa model CNN arsitektur GoogLeNet yang diusulkan pada penelitian ini memiliki  akurasi  yang  terbilang  tinggi  untuk  dapat mengklasifikasikan  dua  kelas  kanker  kulit  yang  terdiri  atas kanker  kulit  jinak  dan  kanker  kulit  ganas.  Parameter  kinerja sistem yang dihasilkan disajikan pada Tabel III. Selain akurasi dan loss, diukur pula nilai  presisi , recall , dan f- 1 score untuk setiap jenis kelasnya. Nilai rata-rata yang dihasilkan dari ketiga parameter tersebut adalah 0,98.
Jika  dibandingkan  dengan  penelitian  sebelumnya,  ada beberapa hal yang menjadi fokus [11]. Pertama,  pada dataset yang  digunakan,  penelitian  ini  hanya  menggunakan dataset asli,  sementara  pada  [11]  digunakan  data  hasil  augmentasi. Pada  tahap preprocessing ,  penelitian  pada  [11]  hanya melakukan  proses resizing ,  sementara  pada  penelitian  ini dilakukan proses resizing dan juga penghilangan piksel rambut halus  dengan dullrazor  filtering .  Dari  segi  kinerja  sistem, akurasi  terbaik  pada  [11]  adalah  93,09%,  sementara  pada penelitian  ini  akurasi  terbaik  yang  dihasilkan  adalah  97,73%. Hal ini terjadi karena objek yang dideteksi pada penelitian ini terlihat  lebih  jelas  setelah  dilakukan  penghilangan  piksel rambut halus dengan dullrazor filtering secara manual.

## IV. K ESIMPULAN
Pada  penelitian  ini,  dirancang  sebuah  sistem  untuk mengklasifikasikan  jenis  kanker  kulit  jinak  dan  kanker  kulit ganas.  Data  citra  kanker  kulit  yang  digunakan  adalah  data sekunder yang diperoleh dari web www.kaggle.com. Sebanyak 660 data yang digunakan dibagi menjadi 132 data uji dan 528 data  latih.  Dengan  menggunakan  metode  CNN  arsitektur GoogLeNet, dapat disimpulkan bahwa sistem yang dirancang mampu mengklasifikasikann  dua jenis kanker kulit yang ada. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini yaitu akurasi 97,73%
Gbr. 5 Grafik akurasi pada proses latih dan uji.
Gbr. 6 Grafik loss pada proses latih dan uji.
Gbr. 7 Confusion matrix sistem klasifikasi kanker kulit.
T ABEL III
P ARAMETER P ERFORMA S ISTEM DARI M ODEL CNN YANG D IUSULKAN Kelas Presisi Recall F-1 Score Jumlah Data Jinak 1,00 0,95 0,97 61 Ganas 0,96 1,00 0,98 71 Rata-rata 0,98 0,98 0,98 132

## ID-152
dan loss 1,7063.  Untuk  parameter  lainnya,  seperti f- 1 score, recall , dan presisi, diperoleh nilai rata-rata sebesar 0,98. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan agar digunakan metode deep learning lainnya,  sehingga  diperoleh  akurasi  yang  lebih  baik dalam membedakan kelas kanker kulit jinak dan ganas. Selain itu, implementasi dalam bentuk aplikasi dapat  juga dilakukan agar  pendeteksian  jenis  kanker  kulit  dapat  dilakukan  secara r eal-time.

## K ONFLIK K EPENTINGAN
Tim  Penulis  menyatakan  bahwa  artikel  yang  berjudul “Modifikasi Convolutional  Neural  Network Arsitektur GoogLeNet  dengan Dull  Razor  Filtering untuk  Klasifikasi Kanker Kulit”  ditulis dengan bebas dari konflik kepentingan.

## K ONTRIBUSI P ENULIS
Konseptualisasi,     Sofia Saidah     dan     Efri Suhartono; metodologi,    I  Putu  Yowan  Nugraha  Suparta;    penulisan— penyusunan    draf    asli,  Sofia  Saidah;  peninjauan  dan penyuntingan,  Efri  Suhartono  dan  I  Putu  Yowan  Nugraha Suparta.

## R EFERENSI
[1] A.  Rosana,  P.  Wijaya,  dan  F.  Bimantoro,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit  Kulit  pada  Manusia  dengan  Metode  Dempster  Shafer,” J- COSINE , Vol. 4, No. 2, hal. 129–138, 2020.
[2] S. Wilvestra, S. Lestari, dan E. Asri, “Studi Retrospektif Kanker Kulit di Poliklinik Ilmu Kesehatan Kulit dan Kelamin RS Dr. M. Djamil Padang Periode Tahun 2015-2017,” J. Kesehat. Andalas , Vol. 7, Supp. 3, hal. 47- 49, 2018.
[3] M.  Hasan,  S.  Das  Barman,  S.  Islam,  dan  A.W.  Reza,  “Skin  Cancer Detection Using Convolutional Neural Network,” ICCAI '19: Proc. 2019 5th Int. Conf. Comput., Artif. Intell. , 2019, hal. 254–258.
[4] M.A. Kadampur dan S. Al Riyaee, “Skin Cancer Detection: Applying a Deep  Learning  based  Model  Driven  Architecture  in  the  Cloud  for Classifying Dermal Cell Images,” Inform. Med. Unlocked , Vol. 18, hal. 1-6, 2020.
[5] A.  Khamparia,  dkk.,  “An  Internet  of  Health  Things-Driven  Deep Learning  Framework  for  Detection  and  Classification  of  Skin  Cancer Using Transfer Learning,” Trans. Emerg. Telecommun. Technol. , Vol. 32, No. 7, hal. 1–11, 2021.
[6] H.  Alquran,  dkk.,  “The  Melanoma  Skin  Cancer  Detection  and Classification Using Support Vector Machine,” 2017 IEEE Jordan Conf. Appl. Electr. Eng. Comput. Technol. (AEECT 2017) , 2017, hal. 1–5.
[7] J.  Daghrir,  L.  Tlig,  M.  Bouchouicha,  dan  M.  Sayadi,  “Melanoma  Skin Cancer Detection Using Deep Learning and Classical Machine Learning Techniques: A Hybrid Approach,” 2020 Int. Conf. Adv. Technol. Signal Image Process. (ATSIP 2020) , 2020, hal. 1–5.
[8] N.S. Zghal dan N. Derbel, “Melanoma Skin Cancer Detection Based on Image Processing,” Curr. Med. Imaging Rev. , Vol. 16, No. 1, hal. 50–58, 2018.
[9] M. Kumar, dkk., “A DE-ANN Inspired Skin Cancer Detection Approach Using Fuzzy C-Means Clustering,” Mob. Networks Appl. , Vol. 25, No. 4, hal. 1319–1329, 2020.
[10] T.  Saba,  M.A.  Khan,  A.  Rehman,  dan  S.L.  Marie-Sainte,  “Region Extraction  and  Classification  of  Skin  Cancer:  A  Heterogeneous Framework of Deep CNN Features Fusion and Reduction,” J. Med. Syst. , Vol. 43, No. 9, hal. 1-19, 2019.
[11] E.  Yilmaz  dan  M.  Trocan,  “A  Modified  Version  of  GoogLeNet  for Melanoma Diagnosis,” J. Inf. Telecommun. , Vol. 5, No. 3, hal. 395–405, 2021.
[12] J.  Höhn,  dkk.,  “Combining  CNN-based  Histologic  Whole  Slide  Image Analysis and Patient Data to Improve Skin Cancer Classification,” Eur. J. Cancer , Vol. 149, hal. 94–101, 2021.
[13] M. Wardhana, dkk., “Karakteristik Kanker Kulit di Rumah Sakit Umum Pusat Sanglah Denpasar tahun 2015-2018,” Intisari Sains Medis , Vol. 10, No. 1, hal. 260–263, 2019.
[14] I.W.  Suartika  E.P,  A.Y.  Wijaya,  dan  R.  Soelaiman,  “Klasifikasi  Citra Menggunakan Convolutional Neural Network (CNN) pada Caltech 101,” J. Tek. ITS , Vol. 5, No. 1, hal. A65-A69, 2016.
[15] E.N. Arrofiqoh dan H. Harintaka, “Implementasi Metode Convolutional Neural Network untuk Klasifikasi Tanaman pada Citra Resolusi Tinggi,” Geomatika , Vol. 24, No. 2, hal. 61-68, 2018.
[16] N.  Bi,  J.  Chen,  dan  J.  Tan,  “The  Handwritten  Chinese  Character Recognition Uses Convolutional Neural Networks with the GoogLeNet,” Int. J. Pattern Recognit. Artif. Intell. , Vol. 33, No. 11, hal. 1-12, 2019.
[17] R.  Yamashita,  M.  Nishio,  R.K.G.  Do,  dan  K.  Togashi,  “Convolutional Neural Networks: An Overview and Application in Radiology,” Insights Imaging , Vol. 9, No. 4, hal. 611–629, 2018.
[18] C. Szegedy, dkk., “Going Deeper with Convolutions,” J. Chem. Technol. Biotechnol. , Vol. 91, No. 8, hal. 2322–2330, 2015.
[19] C.A. Dias, dkk., “Using the Choquet Integral in the Pooling Layer in Deep Learning  Networks,”  dalam Fuzzy  Information  Processing.  NAFIPS 2018. Communications in Computer and Information Science , Vol. 831, G.A.  Barreto  dan  R.  Coelho,  Eds.,  Cham,  Swiss:  Springer,  2018,  hal. 119–131.
[20] L.  Wu  dan  G.  Perin,  “On  the  Importance  of  Pooling  Layer  Tuning  for Profiling  Side-Channel  Analysis,”  dalam Applied  Cryptography  and Network  Security  Workshops.  ACNS  2021.  Lecture  Notes  in  Computer Science , Vol. 12809, Cham, Swiss: Springer, 2021, hal. 114–132.
[21] M.  Lin,  Q.  Chen,  dan  S.  Yan,  “Network  in  Network,” 2nd  Int.  Conf. Learn. Represent. (ICLR 2014) - Conf. Track Proc. , 2014, hal. 1–10.
[22] A. Poernomo dan D.K. Kang, “Biased Dropout and Crossmap Dropout: Learning  Towards  Effective  Dropout  Regularization  in  Convolutional Neural Network,” Neural Netw. , Vol. 104, hal. 60–67, 2018.
[23] R.  Herwanto,  K.  Gunadi,  dan  E.  Setyati,  “Pengenalan  Golongan  Jenis Kendaraan Bermotor pada Ruas Jalan Tol Menggunakan CNN,” J. Infra Petra , Vol. 8, No. 1, hal. 196–202, 2020.