## Pengembangan Sistem Deployment Deteksi untuk Kista Ginjal pada Citra CT Scan dengan Metode

## Yolo
Novandra Putra Pawidya 1 , Abu Salam 2
1,2 Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Jalan Imam Bonjol No. 207, Pendrikan Kidul,
Semarang Tengah, Kota Semarang, Jawa Tengah, Indonesia
E-mail: 111202013012@mhs.dinus.ac.id 1 , abu.salam@dsn.dinus.ac.id 2
Abstract - Kidney cysts are a medical condition characterized by the formation of fluid-filled sacs on the kidneys, where CT scan image analysis is crucial for diagnosis and management. This study aims to develop  a  YOLOv5-based  object  detection  model  to  identify  kidney  cysts  in  CT  scan  images.  The research methodology involved training the model with a public dataset from Kaggle and validating it using private clinical data, with manual annotation conducted by a radiographer to ensure data accuracy. The results indicate that the YOLOv5 model achieved high performance with a Mean Average Precision (mAP) of 99.3%, a precision of 97.4%, and a recall of 99.1%. The model was successfully integrated into  a  Flask-based  application,  facilitating  real-time  kidney  cyst  detection  in  clinical  practice. Consequently,  this  study  demonstrates  that  the  use  of  YOLOv5  can  effectively  support  medical diagnosis,  enhancing  the  accuracy  and  speed  of  kidney  cyst  detection,  and  offering  a  practical  and innovative  diagnostic  tool  for  healthcare  professionals.  These  findings  open  up  opportunities  for applying similar  deep  learning  technologies to  other  medical  conditions, significantly contributing  to technological advancements in healthcare.
Keywords - YOLOv5, Kidney Cysts, Kidney CT Scans, Deep Learning, Object Detection.
Intisari -  Kista  ginjal  adalah  kondisi  medis yang  ditandai  dengan  terbentuknya  kantung  berisi  cairan pada ginjal, di mana analisis citra CT scan sangat penting dalam diagnosis dan manajemen kondisi ini. Penelitian ini bertujuan mengembangkan model deteksi objek berbasis YOLOv5 untuk mengidentifikasi kista ginjal pada citra CT scan. Metode penelitian melibatkan pelatihan model dengan dataset publik dari Kaggle dan validasi menggunakan data klinis privat, dengan proses anotasi manual oleh radiografer untuk memastikan akurasi data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model YOLOv5 mencapai kinerja tinggi  dengan  Mean  Average  Precision  (mAP)  sebesar  99.3%,  precision  sebesar  97.4%,  dan  recall sebesar 99.1%. Model ini berhasil diintegrasikan ke dalam aplikasi berbasis Flask, memfasilitasi deteksi kista ginjal secara real-time dalam praktik klinis. Dengan demikian, penelitian ini menegaskan bahwa penggunaan  YOLOv5  dapat  secara  efektif  mendukung  diagnosa  medis,  meningkatkan  akurasi  dan kecepatan deteksi kista ginjal, serta menawarkan alat diagnostik inovatif yang praktis bagi tenaga medis. Temuan ini membuka peluang penerapan teknologi deep learning serupa untuk kondisi medis lainnya, memberikan kontribusi signifikan pada kemajuan teknologi dalam bidang kesehatan.
Kata Kunci - YOLOv5, Kidney Cyst, CT Scan Ginjal, Deep Learning, Objek Deteksi.

## I. P ENDAHULUAN
Kista ginjal adalah suatu kondisi di mana terbentuknya kantung bulat atau oval dan berisi cairan  pada  ginjal  [1].  Deteksi  kista  ginjal  pada  tahap  awal  sangat  penting  untuk  mencegah komplikasi  lebih  lanjut.  Deteksi  kista  ginjal  yang  kecil  atau  tersembunyi  sering  kali  sulit dilakukan, dan keterlambatan atau kesalahan deteksi dapat berdampak serius pada kesehatan pasien. Analisis yang lebih detail, dokter biasanya akan merekomendasikan CT scan atau MRI. Oleh karena itu, analisis citra CT scan (Computed Tomography) menjadi sangat penting dalam diagnosis kondisi  ini. Citra CT scan  adalah salah satu metode diagnostik medis yang sangat
penting dalam dunia kedokteran. Citra CT scan diperoleh melalui penggunaan alat diagnostik yang  disebut  Computed  Tomography  Scanner,  yang  menggunakan  teknik  radiografi  untuk menghasilkan  gambar  potongan  tubuh  secara  horizontal  [2].  Computed  Tomography  adalah teknologi  yang  tidak  memerlukan  tindakan  invasif  dan  dianggap  memiliki  ketepatan  tinggi dalam mendeteksi, mengkarakterisasi, dan mengevaluasi struktur internal yang kompleks [3]. Mendeteksi kista ginjal, terutama yang kecil atau bentuk tertentu, menantang bagi dokter dan radiolog  karena  keterbatasan  visualisasi  pada  citra  CT  scan.  Kesulitan  ini  meningkat  seiring bertambahnya  usia  manusia  sebagai  ahli  medis  karena  penurunan  kemampuan  kognitif  dan visual, yang dapat berdampak klinis serius jika terjadi keterlambatan  atau kesalahan deteksi. Penelitian ini fokus pada penggunaan teknologi deep learning, khususnya metode YOLO (You Only  Look  Once),  untuk  mengidentifikasi  kista  ginjal  pada  citra  CT  scan  secara  akurat  dan cepat[4].
Kemajuan  dalam  deep  learning  telah  merevolusi  analisis  gambar  medis,  dengan  YOLO sebagai salah satu terobosan [5]. YOLO, memungkinkan identifikasi dan lokalisasi objek secara bersamaan  dalam  satu  proses  inferensi  [6].  Dengan  kecepatan  dan  akurasi  tinggi,  YOLO menjadi pilihan efektif untuk analisis citra CT scan [7]. Hal ini menjadikannya sangat relevan dalam  bidang  kedokteran  dan  ilmu  komputer  untuk  analisis  gambar  medis  [8].  Menentukan lokasi kista pada CT Scan tidak dapat hanya mengandalkan penilaian manusia karena kurang akurat [9].
Metode  YOLO,  diperkenalkan  oleh  Joseph  Redmon  pada  tahun  2016,  telah  menjadi populer  dalam  deteksi  kista  pada  citra  CT  scan  berkat  penggunaan  jaringan  saraf  konvolusi yang  memungkinkan  deteksi  objek  secara  real-time  [10].  Sistem  ini  secara  efektif mengidentifikasi karakteristik kista seperti ukuran, bentuk, dan intensitas melalui pendekatan berbasis  grid,  menawarkan  kecepatan  dan  akurasi  yang  tinggi  [11].  Penelitian  ini  juga melibatkan proses validasi dan penilaian ekstensif untuk memastikan keandalan model YOLO, menggunakan  dataset  yang  mencakup  berbagai  kasus  dan  mengukur  aspek  seperti  akurasi, sensitivitas, dan spesifisitas  [12]. Tahap kritis dari penelitian ini, yaitu anotasi dan pelabelan gambar,  dilakukan  menggunakan  platform  Roboflow,  yang  menyediakan  antarmuka  yang intuitif dan fitur canggih yang memudahkan proses anotasi [13].
Dataset untuk penelitian ini dikembangkan menggunakan perangkat lunak Roboflow, yang memungkinkan  pengeditan  dan  manipulasi  gambar  secara  efisien  dengan  teknologi  AI, termasuk  penerapan  kotak  pembatas  dan  segmentasi  instance  [14].  Roboflow  mendukung berbagai format data, yang memudahkan impor dan ekspor dataset ke platform macjine learning yang  berbeda  [15].  Dalam  proses  ini,  setiap  gambar  disegmentasi  secara  manual  untuk memastikan akurasi tinggi, sementara anotasi otomatis menggunakan model publik membantu menghemat  waktu  dan  upaya  [16].  Antarmuka  intuitif  dan  fitur  canggih  dari  Roboflow memfasilitasi  anotasi  yang  cepat  dan  akurat,  memungkinkan  pembuatan  dataset  berkualitas tinggi yang mendukung kinerja optimal model yang dikembangkan [17].
[18]Tujuan penelitian ini adalah  mengembangkan  model berbasis metode YOLO untuk deteksi  kista  ginjal  dalam  citra  CT  scan,  yang  dapat  membantu  tenaga  medis  membuat keputusan  lebih  akurat  dan  efisien  [18].  Model  YOLOv5  dipilih  karena  kemampuannya mendeteksi  objek  secara  real-time  dengan  memanfaatkan  model  deep[19]Model  ini  dilatih menggunakan  dataset  publik[20]  untuk  memahami  karakteristik  kista,  yang  kemudian  diuji dengan  data  klinis  privat  untuk  memastikan  kinerjanya  dalam  kondisi  yang  mirip  dengan penggunaan sehari-hari.
Selain itu, penelitian ini mengembangkan aplikasi berbasis Flask untuk deployment model di  lingkungan  klinis.  Flask,  kerangka  kerja  aplikasi  web  berbasis  Python,  memungkinkan integrasi efisien dan praktis dari model ke dalam sistem Kesehatan [21]. Dengan strategi ini, model tidak hanya diuji dalam skenario realistis tetapi juga dioptimalkan untuk meningkatkan
kecepatan  dan  akurasi  diagnostik,  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  penggunaan teknologi deep learning untuk kemajuan diagnostik medis [22].
Dengan  demikian,  penelitian  ini  bertujuan  mengembangkan  sistem  deteksi  kista  ginjal yang efektif dan  efisien,  meningkatkan kualitas diagnosis dan manajemen perawatan pasien, serta memanfaatkan teknologi deep learning dan aplikasi web untuk mendukung praktik klinis.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Studi Literatur
Studi  ini  membahas  pentingnya  teknologi  citra  CT  Scan  dalam  deteksi  kista  ginjal, memperlihatkan  aplikasi  mendalam  metode  YOLO  dan  teknologi  deep  learning.  Dalam penelitian ini, penggunaan citra CT Scan yang merupakan terobosan dalam pencitraan medis memberikan  visualisasi  yang  detail  dan  akurat  dari  struktur  internal  tubuh,  krusial  untuk diagnosis  yang  tepat  terutama  dalam  mendeteksi  kista  ginjal  [2].  Dengan  menggabungkan sinar-X  dan  proses  komputasi,  CT  Scan  menghasilkan  gambar  dengan  resolusi  tinggi  yang sangat penting dalam menilai kondisi medis kompleks.
Metode YOLO (You Only Look Once), sebuah teknik deteksi objek yang efisien dan cepat, sangat sesuai untuk kebutuhan medis seperti analisis citra kista ginjal. Pendekatan single-shot memungkinkan  deteksi  objek  hampir  secara  real-time,  mengurangi  waktu  yang  diperlukan untuk diagnosis dan meningkatkan efisiensi dalam pengambilan keputusan klinis. Kombinasi YOLOv5  dan  citra  CT  Scan  dalam  penelitian  ini  diharapkan  meningkatkan  kecepatan  dan akurasi  diagnostik,  mempercepat  pengambilan  keputusan  yang  penting  dalam  kondisi  medis mendesak,  serta  mendukung  personalisasi  pengobatan  dengan  mengidentifikasi  kista  dengan presisi tinggi [6].
Deep learning, sebagai dasar dari AI, telah memberikan kontribusi besar dalam pemrosesan dan  analisis  data  [23].  Keunggulan  teknik  ini  dalam  mengklasifikasikan  dan  mengenali berbagai jenis data membantu dalam mengoptimalkan diagnosa dan terapi, serta mendukung inovasi  dalam  protokol  klinis.  Penggunaan  Python  dan  Flask  dalam  pengembangan  aplikasi web untuk menerapkan model YOLO yang telah dilatih menunjukkan bagaimana penelitian ini tidak hanya meningkatkan pemahaman aplikasi AI dalam bidang medis tetapi juga mengarah pada praktik klinis yang lebih berbasis data dan teknologi [21].
Secara  keseluruhan,  penelitian  ini  menggabungkan  teknik-teknik  canggih  dalam pengolahan citra dan pembelajaran mesin untuk mendukung evolusi ke arah pengobatan yang lebih  terintegrasi  dan  berbasis  teknologi,  dengan  potensi  besar  untuk  meningkatkan  hasil kesehatan pasien dan mengoptimalkan alokasi sumber daya kesehatan.

## B. Metode Penelitian

## Gambar 1. Perancangan Sistem
Gambar 1 merupakan perancangan sistem dalam metode penelitian yang digunakan untuk mengembangkan model YOLOv5 dalam mendeteksi kista ginjal, langkah pertama melibatkan pengumpulan  dan  persiapan  dataset.  Selanjutnya,  data  tersebut  dianotasi  menggunakan
platform Roboflow. Setelah anotasi, dataset dibagi menjadi tiga bagian: data latihan, validasi, dan  pengujian.  Proses  training  model  menggunakan  pre-model  YOLOv5  dengan  fokus  pada optimisasi  parameter  untuk  meningkatkan  efektivitas  deteksi.  Setelah  itu,  evaluasi  model dilakukan  dengan  menggunakan  metrik  seperti  IoU  untuk  memastikan  akurasi  model. Akhirnya,  model  yang  telah  dilatih  diimplementasikan  dalam  sebuah  aplikasi  web menggunakan Flask, untuk dilakukan uji klinis.

## 1. Dataset
Dalam  penelitian  ini,  dataset  publik  yang  digunakan  untuk  pelatihan  model  YOLOv5 dalam deteksi kista ginjal diperoleh dari situs Kaggle, Kidney CT Scan. Dataset ini memberikan beragam  kasus  kondisi  ginjal  yang  membantu  dalam  pengembangan  awal  model.  Selain  itu, dataset  klinis  dikumpulkan  dari  RSUD  Kebumen  dan  RS  Sultan  Agung  Semarang,  yang memberikan citra CT scan untuk validasi model, pada kasus di lingkungan klinis.
Peneliti juga melibatkan seorang radiografer bernama Isa Faiz Muammar, yang memiliki NIR 3374231222097 dan bekerja di RS Bhayangkara Akpol Semarang, dalam proses anotasi dan validasi. Keahlian radiografer ini memastikan bahwa data yang digunakan adalah akurat dan representatif, sehingga model YOLOv5 yang dikembangkan dapat diterapkan secara efektif dalam lingkungan klinis dan meningkatkan akurasi diagnostik medis.

## Gambar 2. Dataset Public
Gambar 2 menunjukkan contoh citra CT Scan kista ginjal yang akan digunakan pada ada proses  training,  data  publik  dari  Kaggle  digunakan  dengan  fokus  khusus  pada  kelas  "Cyst" untuk  mendeteksi  kista  dalam  penelitian  ini.  Dari  total  3709  citra  yang  tersedia,  1045  citra dipilih dan digunakan untuk proses anotasi. Studi ini menggunakan dataset Kidney CT-Scan yang berisi 1045 citra yang terdiaknosis kista ginjal dalam format JPG.

## Gambar 3. Dataset Klinis
Gambar 3 menunjukkan contoh citra CT Scan dari dataset klinis yang berisikan 663 citra terdiaknosis  kista  ginjal  dalam  format  JPEG.  Dataset  klinis  dalam  penelitian  ini  merupakan kumpulan  data  yang  bersifat  private,  yang  menyediakan  citra  CT  scan  ginjal  untuk  validasi model  YOLOv5  dalam  deteksi  kista  ginjal.  Penggunaan  dataset  ini  bertujuan  untuk memverifikasi  efektivitas  model  dalam  lingkungan  klinis  sebenarnya,  memastikan  bahwa model  dapat  diterapkan  secara  efektif  dan  meningkatkan  akurasi  diagnostik  medis.  Dataset private  ini penting karena  menawarkan data yang spesifik dan relevan dengan kondisi klinis yang mungkin tidak sepenuhnya tercermin dalam dataset publik.

## 2. Preprocessing Data

## a) Proses Anotasi
Anotasi  manual  citra  kista  ginjal  menggunakan  Roboflow  di  mana  citra  CT  scan  ginjal diimpor ke dalam platform Roboflow, dan secara manual ditandai oleh peneliti dengan bantuan radiographer untuk mengidentifikasi kista ginjal. Dalam proses ini, peneliti menggunakan alat anotasi  yang  disediakan  oleh  Roboflow  untuk  menggambar  bounding  box  sekitar  area  kista pada  citra,  dan  memberikan  label  spesifik,  yaitu  "kidney-cyst".  Tujuan  utama  dari  anotasi manual  ini  adalah  untuk  menciptakan  dataset  yang  akurat  dan  berkualitas  tinggi,  yang  akan digunakan untuk melatih model  machine learning dalam mendeteksi kista ginjal [21]. Proses ini memastikan bahwa setiap kista ginjal diidentifikasi dengan tepat, dengan informasi tentang lokasi, ukuran, dan bentuknya, sehingga saat digunakan dalam pelatihan model AI, sistem dapat secara efektif mengenali dan membedakan kista ginjal dari struktur lain dalam citra CT scan.

## Gambar 4. Anotasi Manual Bounding Box
Gambar  4  menunjukkan  tahapan  anotasi  manual  pada  citra  dari  dataset  publik menggunakan  bounding  box  yang  disediakan  oleh  roboflow.  Setelah  anotasi  selesai,  label "kidney-cyst" diberikan sehingga memudahkan peneliti untuk mengenali kelas tersebut.

## b) Split Dataset
Dalam penelitian ini, dataset yang terdiri dari 1045 citra CT scan dibagi melalui Roboflow untuk kebutuhan pengembangan model YOLOv5: 70% (732 gambar) untuk train, 20% (209 gambar)  untuk  valid,  dan  10%  (104  gambar)  untuk  test.  Pembagian  ini  memastikan  model belajar  dengan  efektif,  memperbaiki  parameter  selama  validasi,  dan  menguji  kinerja  akhir dalam kondisi serupa penggunaan nyata.

## c) Model
Pemilihan varian YOLOv5, khususnya YOLOv5s, untuk aplikasi web dalam deteksi kista ginjal  pada  citra  CT  scan  memanfaatkan  keunggulan  model  ini  dalam  hal  efisiensi  dan kompatibilitas. YOLOv5s adalah versi yang lebih ringan dari model YOLOv5, yang dirancang untuk beroperasi dengan kecepatan yang lebih tinggi sambil mempertahankan tingkat akurasi yang cukup untuk aplikasi real-time [24]. Versi  ini  sangat cocok untuk aplikasi web dimana latensi  rendah  dan  penggunaan  sumber  daya  yang  efisien  sangat  penting,  terutama  ketika dijalankan pada perangkat dengan sumber daya komputasi yang terbatas.
Struktur YOLOv5s yang terdiri dari komponen backbone, head, dan detection membantu dalam efisiensi pengolahan data. Backbone sebagai CNN mengumpulkan dan membentuk fitur citra  pada  berbagai  tingkat  detail,  sedangkan  head  menggabungkan  fitur-fitur  tersebut  untuk prediksi, dan komponen detection menyelesaikan tugas dengan menghasilkan bounding boxes
dan  klasifikasi  objek  yang  akurat.  Dengan  arsitektur  ini,  YOLOv5s  mampu  menawarkan keseimbangan yang baik antara kecepatan dan akurasi, menjadikannya pilihan yang ideal untuk aplikasi  web  dalam  setting  medis,  di  mana  kecepatan  respons  dan  akurasi  diagnostik  sangat krusial [25].

## d) Training
Proses pelatihan model deteksi kista ginjal YOLOv5 dimulai dengan menggunakan dataset yang  sudah  diberi  anotasi  bounding  boxes  dan  diekspor  dari  Roboflow.  Tahap  berikutnya adalah pelatihan menggunakan pre-model YOLOv5 yang diambil dari GitHub. Instalasi paket yang diperlukan dilakukan sebelum pelatihan di Google Colab. Parameter penting dari setiap kode yang digunakan selama pelatihan juga dijelaskan. Dalam penggunaan arsitektur YOLOv5, teknik  deep  learning  sangat  penting  untuk  keberhasilan  deteksi  objek  secara  real-time  [23]. Selama  proses  pelatihan,  penyesuaian  dilakukan  pada  parameter  kritis  seperti  laju pembelajaran,  ukuran  batch,  dan  jumlah  epoch  untuk  mengoptimalkan  kinerja  model  [26]. Teknik  seperti  transfer  learning  dan  fine-tuning  juga  diterapkan  untuk  meningkatkan keakuratan deteksi.

## e) Evaluasi Model
Evaluasi  model  YOLOv5  untuk  deteksi  kista  ginjal  pada  citra  CT  scan  mengandalkan metrik  Intersection  over  Union  (IoU)  untuk  mengukur  efektivitas  model.  IoU  merupakan metode  statistik  yang  menghitung  kesamaan  antara  dua  sampel.  Metrik  ini  menilai  seberapa besar  area  yang  beririsan  antara  bounding  box  prediksi  dari  model  dan  bounding  box  yang sebenarnya  dari  data  asli.  Nilai  IoU  menentukan  batas  minimum  yang  harus  dicapai  untuk prediksi dianggap sebagai positif yang benar, yang disebut ambang batas IoU. Berikut adalah formula yang digunakan untuk menghitung IoU:
𝐼𝑜𝑈 = 𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑜𝑓 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑠𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑜𝑓 𝑡𝑤𝑜 𝑏𝑜𝑥𝑒𝑠
𝐴𝑟𝑒𝑎 𝑜𝑓 𝑈𝑛𝑖𝑜𝑛 𝑜𝑓 𝑡𝑤𝑜 𝑏𝑜𝑥𝑒𝑠
(1)
Ambang batas IoU, atau IoU threshold, adalah nilai kritis yang menentukan apakah sebuah deteksi oleh model dianggap sebagai true positive atau false positive. Ambang batas ini, yang berada  dalam  kisaran  0  hingga  1,  sangat  berpengaruh  terhadap  nilai  mAP  (Mean  Average Precision).  Menggunakan  ambang  batas  IoU  yang  rendah  cenderung  meningkatkan  jumlah false positives yang dihasilkan oleh model. Di sisi lain, menetapkan ambang batas yang lebih tinggi  bisa  secara  drastis  mengurangi  jumlah  true  positives  selama  pelatihan.  Menyesuaikan ambang  batas  IoU  dengan  tepat  dapat  membantu  meningkatkan  efektivitas  deteksi,  namun penurunan  yang  terlalu  besar  pada  ambang  batas  ini  bisa  secara  signifikan  mempengaruhi jumlah deteksi positif secara keseluruhan.
Tahap ini bertujuan untuk menilai kinerja model dengan mengukur beberapa metrik utama: precision,  yang  merupakan  rasio  antara  jumlah  prediksi  benar  terhadap  total  prediksi  yang dibuat oleh model; recall, yang merupakan rasio antara  jumlah prediksi benar  terhadap total kasus  sebenarnya;  dan  mean  average  precision  (mAP),  yang  dihitung  berdasarkan  nilai precision  dan  recall.  Metode  ini  mencakup  pengukuran  precision  (P),  recall  (R),  average precision (AP), dan mean average precision (mAP).
3. Deployment Model
Dalam  proyek  ini,  peneliti  mengembangkan  aplikasi  Flask  untuk  menerapkan  model YOLO yang telah dilatih untuk mendeteksi kista ginjal dari citra CT scan. Aplikasi ini dibangun menggunakan  Python,  Flask,  dan  PyTorch,  dengan  struktur  yang  mencakup  direktori  untuk model, template, dan citra. API yang dibangun memungkinkan penggunaan fungsional seperti mengunggah citra dan menampilkan hasil deteksi melalui antarmuka pengguna yang intuitif di halaman  web.  Sebelum  diterapkan  ke  server  produksi,  aplikasi  diuji  secara  ekstensif  untuk
memastikan  keakuratan  dan  keamanan,  menjadikannya  solusi  efektif  dan  efisien  untuk pendukung diagnostik medis.

## Gambar 5. Arsitektur Sistem Model
Gambar 5 arsitektur sistem model Flask dimulai ketika pengguna menjelajah internet dan mengakses  web  server  yang  dibangun  dengan  Flask.  Di  dalam  web  server  ini,  terdapat serangkaian proses pemodelan yang berlangsung. Proses ini dimulai dengan anotasi  citra, di mana citra yang telah dikumpulkan diberi label untuk melatih model. Setelah proses anotasi, dilakukan  pelatihan  model  dengan  data  yang  telah  dianotasi  untuk  mengembangkan kemampuan model dalam mengenali dan memprediksi objek dalam data baru. Terakhir, model yang telah dilatih digunakan untuk deteksi citra, menghasilkan output berupa identifikasi objek atau  kelas  dari  citra  yang  dianalisis.  Seluruh  proses  ini  terjadi  di  dalam  web  server  dan ditampilkan kepada pengguna melalui antarmuka web.

## Gambar 6. Tampilan Aplikasi Web
Gambar  6  merupakan  antarmuka  web  yang  memudahkan  pengguna  untuk  mengunggah dan  menganalisis  citra  secara  interaktif.  Pertama,  pengguna  akan  mengklik  tombol  "Choose File"  untuk  memilih  citra  yang  ingin  dideteksi.  Setelah  citra  dipilih,  pengguna  kemudian mengklik tombol "Upload" untuk mengunggah citra tersebut ke server. Proses pengunggahan ini diikuti dengan deteksi dan anotasi otomatis pada citra tersebut menggunakan model yang telah  dilatih  sebelumnya.  Setelah  proses  deteksi  selesai,  citra  yang  telah  teranotasi  akan ditampilkan di antarmuka web dengan label "kidney cyst" yang menunjukkan hasil identifikasi model.  Label  ini  membantu  pengguna  mengenali  dan  memverifikasi  keberadaan  kista  ginjal dalam citra yang diunggah.

## 4. Uji Data Klinis
Dalam  validasi  uji  data  klinis,  radiografer  memiliki  peran  kunci  untuk  memverifikasi keakuratan deteksi kista oleh model YOLOv5 yang di-deploy menggunakan Flask. Radiografer mengunggah  citra  CT  scan  ke  aplikasi,  di  mana  model  mendeteksi  kista  dan  menandainya
dengan bounding boxes. Radiografer kemudian memeriksa keakuratan dan kesesuaian lokasi kista.  Umpan  balik  dari  radiografer  digunakan  untuk  perbaikan  dan  peningkatan  model, memastikan keandalannya dalam praktik medis dan mendukung pengembangan berkelanjutan. Proses validasi ini krusial untuk memastikan model dapat diandalkan dalam penggunaan klinis, memberikan  keputusan  diagnostik  yang  akurat  dan  cepat,  serta  mendukung  pengembangan berkelanjutan model tersebut.
Gambar 7. Hasil Deteksi pada Aplikasi Web
Dalam gambar 7 hasil deteksi dari citra data klinis, terdapat kotak anotasi berwarna merah yang  menyoroti  area  tertentu  pada  citra,  menunjukkan  objek  atau  fitur  spesifik  yang  telah dikenali oleh model YOLOv5, lengkap dengan label dan skor IoU.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penelitian  ini  berhasil  mengimplementasikan  model  YOLOv5  untuk  deteksi  kista  ginjal pada  citra  CT  scan  dengan  menggunakan  dataset  dari  Kaggle  dan  data  klinis  privat.  Model YOLOv5  menunjukkan  kinerja  yang  sangat  baik  dalam  deteksi  objek,  terutama  kista  ginjal dalam  citra  CT  scan.  Menggunakan  fungsi  bawaan  PyTorch  untuk  model  YOLO,  evaluasi model  menunjukkan  performa  yang  baik  dengan  Mean  Average  Precision  (mAP)  sebesar 99.3%, dihitung sebagai rata-rata Precision pada berbagai threshold. Precision model sebesar 0.974  menandakan  bahwa  mayoritas  prediksi  positif  model  adalah  akurat,  sementara  Recall sebesar  0.991  menunjukkan  bahwa  model  berhasil  mendeteksi  hampir  semua  kasus  positif dalam dataset, dari sini bisa dihitung F1 Score nya sebeagai barikut:
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑃 × R
𝑃 + 𝑅
=  2 × 0.974 × 0.991 0.974 + 0.991 = 2 × 0.965 1.965
= 2 × 0.491
= 0.982 (98%)
(2)

## A. Evaluasi Model dari Dataset Publik
T ABEL I C ONFUSION M ATRIX D ARI D ATASET P UBLIC
Total Keseluruhan Jumlah Data: 104 Predicted Values Negatif Positif Actual Values False 15 10 True 0 79
Dari data confusion matrix pada Tabel 1, terdapat 79 gambar kista ginjal yang terdeteksi dengan benar (TP), 10 gambar yang salah diidentifikasi sebagai kista ginjal (FP), dan 15 gambar kista ginjal yang tidak terdeteksi (FN). Total gambar yang dianalisis adalah 104. Hasil ini sesuai dengan  verifikasi  sistem  dari  validasi  database.  Dengan  demikian,  hasil  pengujian  ini  dapat dihitung tingkat akurasi sebagai berikut:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎 = 79 + 0 104 = 0,759 (75.9%) (3)

## B. Evaluasi Model dari Dataset Klinis T ABEL II
C ONFUSION M ATRIX D ARI D ATASET K LINIS Total Keseluruhan Jumlah Data: 66 Predicted Values Negatif Positif Actual Values False 11 2 True 0 53
Dari  data  dalam  confusion  matrix  pada  Tabel  2,  terdapat  53  gambar  kista  ginjal  yang terdeteksi dengan benar (TP), 2 gambar yang salah diidentifikasi sebagai kista ginjal (FP), dan 11 gambar kista ginjal yang tidak terdeteksi (FN). Total gambar yang dianalisis adalah 66. Hasil ini sesuai dengan verifikasi sistem dari validasi database. Dengan demikian, dari pengujian ini, akurasi dari model yang dikembangkan dapat dihitung sebagai berikut:

## 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐶𝑖𝑡𝑟𝑎 = 53 + 0 66 = 0,803 (80.3%) (4)

## C. Pembahasan
Penelitian ini mengkaji efektivitas model YOLOv5 dalam deteksi kista ginjal pada  citra CT scan. Salah satu keterbatasan utama model YOLOv5 adalah kemungkinan tinggi terjadinya false  positives  dan  false  negatives.  Dalam  konteks  klinis,  false  positives  bisa  menyebabkan kecemasan yang tidak perlu bagi pasien dan penggunaan sumber daya medis yang tidak efisien,
sedangkan false negatives bisa mengakibatkan keterlambatan dalam diagnosis yang tepat dan penanganan yang diperlukan, berpotensi memperburuk kondisi pasien.
YOLOv5 unggul dalam kecepatan deteksi dan memadai dalam akurasi untuk penggunaan real-time  jika  dibandingkan  dengan  metode  deteksi  objek  lainnya.  Akan  tetapi,  dalam penggunaan diagnostik medis di mana tingkat akurasi dan kehandalan sangat penting, ketika dibandingkan  dengan  metode  lain  seperti  Faster  R-CNN  untuk  pengolahan  citra,  YOLOv5 menawarkan kelebihan dalam kecepatan komputasi  yang lebih cepat dan  masih  ada peluang untuk peningkatan, terutama dalam mengurangi kesalahan dalam deteksi [27].
Dalam penelitian ini, penerapan model YOLOv5 dalam aplikasi berbasis Flask juga diuji untuk menilai praktikalitas penggunaannya dalam setting klinis. Aplikasi Flask memungkinkan penggunaan  model  YOLOv5  secara  efisien  dan  efektif,  dengan  menyediakan  antarmuka pengguna yang ramah dan responsif, sehingga mendukung keputusan klinis yang lebih cepat dan akurat. Penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi teknologi deep learning dalam praktek klinis,  melalui  model  YOLOv5,  dapat  meningkatkan  kualitas  diagnosis  dan  manajemen penyakit, memberikan dasar bagi penelitian lebih lanjut dan implementasi di lapangan medis.

## IV. K ESIMPULAN
Penelitian ini mengembangkan sistem deteksi kista ginjal pada citra CT scan menggunakan metode YOLOv5, yang menunjukkan kinerja  tinggi dengan Mean Average Precision (mAP) sebesar 99,3%, precision sebesar 97,4%, dan recall sebesar 99,1%. Dengan demikian, F1 Score yang diperoleh mencapai 98,2%. Model ini diuji dengan menggunakan 1045 citra dari dataset publik  di  Kaggle  dan  66  citra  dari  dataset  klinis  pribadi.  Dari  dataset  publik,  akurasi  model mencapai  75,9%,  sementara  dari  dataset  klinis  mencapai  80,3%.  Implementasi  model  ini  ke dalam aplikasi berbasis Flask memfasilitasi deteksi kista ginjal secara real-time dalam praktik klinis. Tantangan  utamanya  adalah  penyesuaian  arsitektur  model  untuk  beroperasi  secara efisien  dalam  lingkungan  Flask,  yang  melibatkan  optimasi  penggunaan  sumber  daya  dan manajemen memori untuk mendukung inferensi real-time tanpa mengorbankan akurasi. Hasil penelitian  menegaskan  bahwa  YOLOv5  efektif  mendukung  diagnosis  medis,  meningkatkan akurasi  dan  kecepatan  deteksi  kista  ginjal,  serta  menyediakan  alat  diagnostik  inovatif  yang praktis bagi tenaga medis, membuka peluang penerapan teknologi deep learning untuk kondisi medis lainnya dan memberikan kontribusi signifikan dalam bidang kesehatan.

## R EFERENSI
[1] Amraini, Annila Suryo Saputro, Prosedur Pemeriksaan CT-Scan Urografi Kontras Pada Kasus  Kista Ginjal Di RSUP Persahabatan, (2024) 1–100.
[2] R.M. Tanjung, Implementasi Metode Marker Controlled Watershed Untuk Identifikasi Area Kista Ovarium Pada Citra CT-Scan, Pelita Informatika : Informasi Dan Informatika 10 (2021).
[3] Lu’luul  Maknun,  Abdul  Syukur,  Affandy,  Moch  Arief  Soeleman4,  DETEKSI  DINI COVID-19  MELALUI  CITRA  CT-SCAN  PARU-PARU   MENGGUNAKAN  K- NEAREST NEIGHBOR DENGAN KOMPARASI JARAK, (2022).
[4] F. Aulia, A. Harahap, R. Mardianson Sinaga, K. Arifin, K. Saputra, ] Prodi, I. Komputer, F.  Ilmu,  P.  Alam,  IMPLEMENTASI  ALGORITMA  CONVOLUTIONAL  NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI PENYAKIT GINJAL IMPLEMENTATION OF CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR DETECTING KIDNEY DISEASE, 2021. http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/.
[5] Y. Kee Wong, Machine Learning and Deep Learning Technologies, in: Academy  and Industry Research Collaboration Center (AIRCC), 2021: pp. 175–183. https://doi.org/10.5121/csit.2021.111214.
[6] Khairunnas, Eko Mulyanto Yuniarno, Ahmad Zaini, Pembuatan Modul Deteksi Objek Manusia  Menggunakan Metode YOLO untuk Mobile  Robot, (2021).
[7] Angger  Wahyu,  Fadhel  Maulana,  Jordan  Jehezkiel  Rawung,  Tedy  Mawardi,  Deteksi Protokol  Kesehatan  Untuk  Mencegah  Penyebaran  COVID  19  Menggunakan  Metode You Only Look Once, (2023) 1–100.
[8] A. Riansyah, A.H. Mirza, Pendeteksi Mobil Berdasarkan Merek dan Tipe Menggunakan Algoritma YOLO, SMATIKA JURNAL 13 (2023) 43–52.
https://doi.org/10.32664/smatika.v13i01.719.
[9] Muhamad Dio Riza Pratama, Bayu Priyatna, Shofa Shofiah Hilabi, April Lia Hananto, Deteksi  Objek  Kecelakaan  Pada  Kendaraan  Roda  Empat,  Teknologi:  Jurnal  Ilmiah Sistem Informasi (2022).
[10]  N. Benarkah, M.F. Naufal, B. Renatasiva, YOLOv5 untuk Menghitung Sel Darah Merah dan  Sel  Darah  Putih,  Keluwih:  Jurnal  Sains  Dan  Teknologi  5  (2024)  10–18. https://doi.org/10.24123/saintek.v5i1.6291.
[11]  D.  Nafis  Alfarizi,  R.  Agung  Pangestu,  D.  Aditya,  M.  Adi  Setiawan,  P.  Rosyani, Penggunaan Metode YOLO Pada Deteksi Objek: Sebuah Tinjauan Literatur Sistematis, 2023. https://jurnalmahasiswa.com/index.php/aidanspk.
[12]  S.  Gunawan  Zain,  A.  Ardilla,  DETECTION  OF  VEHICLE  TYPE  AND  LICENSE
PLATE WITH CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK MODEL YOLOV7, Jurnal Teknik Informatika (JUTIF)5.2.XX 5 (2024) 621–636.
https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.2.XX.
[13]  A. Bochkovskiy, C.-Y. Wang, H.-Y.M. Liao, YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection, (2020). http://arxiv.org/abs/2004.10934.
[14]  S.  Minaee,  Y.  Boykov,  F.  Porikli,  A.  Plaza,  N.  Kehtarnavaz,  D.  Terzopoulos,  Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey, IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 44 (2022) 3523–3542. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2021.3059968.
[15]  K. Puteri, A. Silvanie, MACHINE LEARNING UNTUK MODEL PREDIKSI HARGA SEMBAKO  DENGAN  METODE  REGRESI  LINIER  BERGANDA  1),  2020. www.data.jakarta.go.id.
[16]  S.K. Shandilya, A. Srivastav, K. Yemets, A. Datta, A.K. Nagar, YOLO-based segmented dataset for drone vs. bird detection for deep and machine learning algorithms, Data Brief 50 (2023). https://doi.org/10.1016/j.dib.2023.109355.
[17]  Q.  Lin,  G.  Ye,  J.  Wang,  H.  Liu,  RoboFlow:  a  Data-centric  Workflow  Management
System for Developing
AI-enhanced
Robots, 2021.
https://sites.google.com/u.northwestern.edu/roboflow.
[18]  N. Made, P. Suastari, N.N. Margiani, P. Putu, Y. Anandasari, Gelembung udara besar pada abdomen neonatus: sebuah kasus kista koledokus, Fakultas Kedokteran Universitas Udayana | Medicina 52 (2021) 125–128. https://doi.org/10.15562/medicina.v52i3.1069.
[19]  A. Tedyyana, O. Ghazali, O.W. Purbo, Machine learning for network defense: automated DDoS detection with telegram notification integration, Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 34 (2024) 1102.
https://doi.org/10.11591/ijeecs.v34.i2.pp1102-1109.
[20]  A.  Tedyyana,  O.  Ghazali,  O.  Purbo,  Model  Design  of  Intrusion  Detection  System  on Web Server Using Machine Learning Based, in: Proceedings of the 11th International Applied  Business  and  Engineering  Conference,  ABEC  2023,  September  21st,  2023, Bengkalis, Riau, Indonesia, EAI, 2024. https://doi.org/10.4108/eai.21-9-2023.2342879.
[21]  M. Riziq sirfatullah Alfarizi, M. Zidan Al-farish, M. Taufiqurrahman, G. Ardiansah, M. Elgar, PENGGUNAAN PYTHON SEBAGAI BAHASA PEMROGRAMAN UNTUK MACHINE LEARNING DAN DEEP LEARNING, 2023.
[22]  A. Darmawan Sidik, A. Ansawarman, K. Kunci, J. Kendaraan Bermotor, M. Regresi, F. Jalan, Prediksi Jumlah Kendaraan Bermotor Menggunakan Machine Learning, Formosa Journal of Multidisciplinary
Research (FJMR) 1 (2022) 559–568. https://doi.org/10.55927.
[23]  S. Dong, P. Wang, K. Abbas, A survey on deep learning and its applications, Comput Sci Rev 40 (2021). https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2021.100379.
[24]  Z.  Hilkia  Batubara,  Y.H.  Nainggolan,  )  M  Arfan,  A.  Hidayatno,  PERANCANGAN SISTEM DETEKSI PELANGGARAN PENGGUNAAN HELM DENGAN METODE DEEP LEARNING MENGGUNAKAN YOLOV5 ULTRALYTIC, 2024. http://ejournal3.undip.ac.id/index.php/transient.
[25]  Deteksi Penggunaan Masker Wajah, (n.d.).
[26]  A. Roihan, P. Abas Sunarya, A.S. Rafika, IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information  Technology)  Pemanfaatan  Machine  Learning  dalam  Berbagai  Bidang: Review paper, 2020.
[27]  A.  Fahmi  Radhitya,  A.  Jabar,  M.  Kemal  Qodrat,  H.  Maulana,  Perbandingan  Sistem Pendeteksian  Kendaraan:  Faster  R-CNN  dengan  YOLOV5  untuk  Keselamatan  Lalu Lintas, Jurnal Artificial Inteligent Dan Sistem Penunjang Keputusan 1 (2023).