MIND Journal | ISSN (p): 2528-0015  | ISSN (e): 2528-0902 | Vol. 9 | No.  1 | Halaman 1 - 12
Juni 2024

## Algoritma Convolutional Neural Network sebagai Alat Bantu Analisa Tingkat Keparahan Tumor Otak
IRMANIAR 1,2 , JOSUA TIMOTIUS MANIK 1 , FREDDY HARYANTO 2
1 Program Studi Fisika, Universitas Matana, Tangerang, Indonesia 2 Program Studi Fisika, Institut Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia Email: niarirmaniar@gmail.com
Received  31 Juli 2023 | Revised 30 Oktober 2023 | Accepted 22 Januari 2024

## ABSTRAK
Kecerdasan buatan  telah menjadi  dasar dalam  pengembangan  computer-aided- diagnosed  (CAD),  yaitu  alat  tambahan  yang  digunakan  untuk  melakukan diagnosa penyakit, misalnya tumor otak. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi otomatis citra MRI otak ke dalam 4 kategori, yaitu tumor otak grade II, III, IV dan  non-tumor  menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN).  Tiga  jenis arsitektur yang digunakan, yaitu arsitektur 12 lapisan, Resnet-152 dan VGG-16. Performa  ketiga  arsitektur  terhadap  data  asli  dan  data  yang  mengalami augmentasi  dibandingkan  hasilnya.  Augmentasi  dilakukan  dengan  6  teknik. Hasilnya  menunjukkan  bahwa  ketiga  model  dapat  melakukan  klasifikasi  tumor dengan  akurasi  masing-masing  sebesar  84%,  95%  dan  84%  pada  data  tanpa augmentasi dan 49%, 81% dan 72%  untuk  data  yang mengalami augmentasi. Hasil tersebut menunjukkan bahwa arsitektur Resnet-152 memberikan performa terbaik dibandingkan dengan arsitektur lainnya.
Kata  kunci :  Tumor  otak,  Convolutional  Neural  Network  (CNN),  Resnet-152, VGG-16

## ABSTRACT
Artificial  intelligence  has  become  the  basis  for  the  development  of  computer- aided-diagnosed  (CAD),  an  additional  tool  used  to  diagnose  diseases,  such  as brain  tumors.  In  this  study,  automatic  classification  of  brain  tumor  was  carried out  into  4  categories,  namely  grade  II,  III,  IV  and  non-tumor  using  the Convolutional Neural Network (CNN) algorithm. Three  types  of architecture  are used,  namely  12  layer  architecture,  Resnet-152  and  VGG-16.  Performance  of three architectures using non-augmentation data and using augmentation data is compared. The augmentation is done using six techniques. The results show that the three models can classify tumors with an accuracy of 84%, 95% and 84% respectively  for  data  without  augmentation  and  49%,  81%  and  72%  for  data with  augmentation.  It  can  be  concluded  that  the  Resnet-152  architecture provides the best performance than the other architectures.
Keywords :  Brain  tumor,  Convolutional  Neural  Network  (CNN),  Resnet-152

## 1. PENDAHULUAN
Kecerdasan  buatan  telah  mengalami  perkembangan  yang  sangat  signifikan  dalam  dua dekade  terakhir,  terutama  ketika  era smartphone mulai  berkembang  di  awal  2011. Perkembangannya telah memasuki hampir semua bidang, mulai dari pendidikan, keuangan, keamanan,  transportasi  hingga  kesehatan.  Dalam  bidang  kesehatan,  kecerdasan  buatan telah  menjadi  dasar  dalam  pengembangan computer-aided-diagnosed (CAD),  yaitu  sebuah alat  bantu  berbasis  komputer  yang  menggunakan  metode machine  learning untuk menganalisa  data  berupa  gambar  maupun  non-gambar  dan  melakukan  prediksi  diagnosa terhadap data tersebut. Prediksi dari CAD digunakan sebagai alat bantu bagi para dokter dan radiologis  dalam  memberikan  diagnosa  dari  pemeriksaan  yang  dilakukan (Chan  et  al., 2020). Computer-aided-diagnosed (CAD)  saat  ini  dianggap  sebagai  alat  tambahan  yang penting karena dapat mengurangi kesalahan manusia dan waktu dalam melakukan diagnosa, terutama  untuk  penyakit-penyakit  berbahaya  dan  mematikan  seperti  kanker  atau  tumor ganas.
Salah satu jenis tumor yang sangat berbahaya adalah tumor otak. Tumor ganas atau kanker otak menempati urutan kedua dari jenis kanker yang bersifat mematikan. Secara umum, ada 4 tingkat keparahan tumor otak, yaitu tumor otak grade I, II, III dan IV. Tumor otak grade I dan  II  digolongkan  ke  dalam  tumor  jinak,  sementara  tumor  otak grade III  dan  IV digolongkan  ke  dalam  tumor  ganas  atau  kanker.  Semakin  tinggi grade atau  tingkat keparahan  umor  otak,  maka  semakin  sulit  kanker  tersebut  disembuhkan.  Oleh  karena  itu, ketepatan  diagnosa  sangat  penting  agar  dapat  memberikan  pengobatan  yang  tepat  sesuai dengan tingkat keparahannya (Edge & Compton, 2010) .
Sayangnya tumor otak memiliki banyak sekali jenisnya. Menurut klasifikasi WHO tahun 2016, ada  lebih  dari  120  jenis  tumor  otak (Louis  et  al.,  2016) ,  sehingga  dalam  menegakkan diagnosa  terhadap  tumor  otak  ini  diperlukan  ketelitian  yang  tinggi,  keahlian  dan  juga pengalaman  yang  cukup  untuk  dapat  mengidentifikasi  tumor  yang  terbentuk.  Berdasarkan hal ini, CAD dianggap mampu menjawab tantangan tersebut.
Sistem CAD untuk melakukan diagnosa tersebut umumnya menggunakan data input berupa gambar,  sehingga  algoritma Convolutional  Neural  Network (CNN)  yang  bekerja  dengan memanfaatkan nilai piksel dari data citra yang digunakan dapat digunakan pada sistem CAD. CNN yang bekerja secara otomatis melakukan ekstraksi dan pemilihan fitur pada citra yang dijadikan  input  membuatnya  menjadi  algoritma  yang  cepat  dalam  melakukan  klasifikasi otomatis. CNN merupakan salah satu teknik deep learning , yang saat ini dianggap menjadi teknik paling maju dalam klasifikasi gambar (Xiao et al., 2019) .
Penelitian-penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  untuk  mengembangkan  algoritma  yang digunakan  untuk  sistem  CAD  tumor,  seperti  misalnya (Truhn  et  al.,  2019) yang membandingkan  penggunaan  CNN  dan  radiomik  untuk  mengklasifikasikan  lesi  payudara, (Zukotynski  et  al.,  2019) yang  menggunakan  random  forest  untuk  klasifikasi  amyloid, (Kumar  et  al.,  2020) yang  menggunakan  hybrid-radiomics  dan  stationary  wavelet  untuk klasifikasi  glioma  dan (Alqudah  et  al.,  2019) serta (Deepak  &  Ameer,  2019) yang menggunakan  CNN  untuk  klasifikasi  tumor  glioma,  meningioma  dan  piutitari.  Hasilnya memperlihatkan  bahwa  CNN  memberikan  perform  yang  lebih  baik  dibandingkan  algoritma lainnya.
Selanjutnya,  desain  arsitektur  CNN  yang  dipilih  juga  memainkan  peranan  yang  sangat penting dalam menghasilkan performa CNN. Ada dua jenis arsitektur yang dapat digunakan, yaitu  arsitektur  yang  dibangun  secara  khusus  dan  arsitektur transfer  learning .  Arsitektur
yang  dibangun  secara  khusus  artinya  arsitektur  tersebut  dibangun  secara  khusus  untuk menyelesaikan  kasus  yang  hendak  diselesaikan.  Sementara  arsitektur transfer  learning adalah  arsitektur  yang  sudah  digunakan  untuk  menyelesaikan  kasus  tertentu  dan  teruji performanya, sehingga  dapat  digunakan untuk  menyelesaikan  kasus lainnya. Pada transfer learning , arsitektur yang digunakan sudah memiliki bobot pada tiap lapisannya. Sayangnya, tingginya  performa  arsitektur transfer  learning pada  kasus  tertentu,  belum  tentu  akan memberikan  hasil  yang  sama  jika  digunakan  untuk  menyelesaikan  kasus  lain.  Oleh  karena itu, pada penelitian ini akan dibandingkan performa dari aristektur transfer learning dengan arsitektur  yang  dibangun  secara  khusus  untuk  menyelesaikan  kasus  klasifikasi  tumor  otak. Pada  arsitektur  yang  dibangun  khusus  memiliki  12  lapisan,  sehingga  selanjutnya  disebut model  12  lapisan,  sementara  untuk  arsitektur transfer  learning yang  digunakan  adalah Resnet-152 dan VGG-16.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Persiapan Data
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  dataset  REMBRANDT  dan  dataset  IXI yang tersedia secara bebas di internet. Dataset REMBRANDT berisi citra MRI otak bersumber dari  130  pasien  yang  berasal  dari  2  Rumah  Sakit,  yaitu Henry  Ford  Hospital dan Thomas Jefferson University Hospital . Dataset ini sudah memiliki label, yaitu astrositoma grade II dan III;  oligodendroglioma grade II  dan  III;  dan  glioblastoma  multiforme.  Jumlah  citra  tiap pasien  yang  digunakan  adalah  5-20  gambar.  Tidak  ada  citra  untuk grade I  dalam  dataset REMBRANDT,  sehingga  kelompok  citra  tumor  otak grade I  dalam  penelitian  ini  ditiadakan. Sementara dataset IXI berisi citra MRI otak normal yang berasal dari 3 Rumah Sakit, yaitu Hammersmith Hospital, Guy’s Hospital dan Institute of Psychiatry . Total citra yang ada dalam dataset IXI sebanyak 619 citra, namun pada penelitian ini hanya diambil citra sebanyak 421 gambar untuk menyeimbangkan datanya dengan citra MRI otak yang memiliki tumor.
Kedua  dataset  memiliki  sudut  pandang  axial  dengan  sekuens  T2.  Format  citra  awal  yang diperoleh untuk dataset REMBRANDT adalah DICOM, sedangkan pada dataset IXI berformat nifti, sehingga format kedua dataset tersebut  terlebih dahulu dikonversi menjadi  berformat JPG  sebelum  digunakan  dan  disortir.  Selain  itu  dilakukan  normalisasi  ukuran  dan  juga kontras untuk menyamakan kualitas citra yang digunakan.
Convolutional  Neural  Network  dirancang  untuk  bekerja  secara  otomatis  dan  adaptif mempelajari hierarki fitur spasial, dari pola tingkat rendah hingga tingkat tinggi (Yamasitha et al., 2018) . Semakin banyak gambar yang digunakan oleh CNN untuk mempelajari pola fitur dari suatu gambar, maka akan semakin pintar CNN dalam melakukan klasifikasi gambar. Oleh karena itu, jumlah data memainkan peran yang sangat penting terhadap performa CNN yang digunakan.  Pada penelitian ini  dilakukan peningkatan jumlah data dengan melakukan augmentasi, yaitu proses melakukan manipulasi satu gambar sehingga dihasilkan beberapa gambar yang seolah berbeda (Shorten & Khoshgoftaar, 2019).
Augmentasi yang dilakukan pada penelitian ini berupa pergeseran ke kanan dan kiri dengan rentang  10  piksel,  rotasi  dengan  rentang  300  sampai  -300,  pemotongan  lebar  sebesar  10 piksel,  pemotongan  tinggi  sebesar  10  piksel,  pembalikan  secara  horizontal  dan  pengecilan gambar hingga menjadi 80%. Setelah itu, data tersebut dibagi ke dalam 3 folder, yaitu data latihan, data validasi dan data tes. Masing-masing folder memiliki 4 folder lagi, yaitu folder grade II, III, IV dan non-tumor. Hasil sebaran jumlah data pada tiap folder ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Sebaran Data yang Digunakan pada Tiap Kelas
Kelas Grade Tumor Tanpa Augmentasi Dengan Augmentasi Latihan  Validasi  Tes Jumlah  Latihan  Validasi Tes  Jumlah Grade II 487 40 40 567 2.992 240 40 3.272 Grade III 330 40 40 410 2.010 240 40 2.290 Grade IV 316 40 40 396 1.896 240 40 2.176 Normal 341 40 40 421 2.046 240 40 2.326 Jumlah 1.474 160 160 1.794 8.944 960 160  10.069

## 2.2. Klasifikasi Otomatis
Klasifikasi otomatis dilakukan dengan menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN), yang  merupakan salah satu algoritma  berbasis deep  learning. CNN bekerja dengan menggunakan nilai piksel sebagai data input dari citra yang dipakai (Fitri, 2020) .
Pada tahap persiapan data, setelah gambar pada tiap folder siap digunakan, maka langkah selanjutnya  adalah  melakukan  latihan  pada  tiap  algoritma  CNN.  Latihan  dilakukan menggunakan data latihan untuk memberi nilai bobot pada tiap piksel gambar menggunakan fungsi  aktivasi.  Kemudian  divalidasi  menggunakan  data  validasi.    Dalam  proses  latihan  ini, performa yang dihasilkan sangat dipengaruhi oleh hyperparameter yang digunakan. Tabel 2 menunjukkan hyperparameter yang digunakan pada penelitian ini.
Tabel 2. Hyperparameter yang Digunakan Parameter Yang digunakan Epoch 30 Learning rate 0,001 Batch size 128 Optimizer Adam Fungsi Loss Cross Entropy
Setelah  latihan  selesai,  proses  selanjutnya  adalah  menguji  model  untuk  membuat  prediksi dengan  menggunakan  data  tes.  Hasil  uji  yang  diperoleh  kemudian  dievalusi  menggunakan parameter akurasi dan confusion matrix.
Penelitian ini membandingkan tiga jenis arsitektur, yaitu arsitektur CNN 12 lapisan, arsitektur Residual  Neural  Network (Resnet-152)  dan  arsitektur Visual  Geometry  Group (VGG-16). Arsitektur  12  lapisan  merupakan  model  yang  dilatih  hanya  dengan  data  yang  digunakan dalam penelitian ini, sementara Resnet-152 dan VGG-16 merupakan model transfer learning . Transfer  learning artinya  model  tersebut  telah  terbukti  berhasil  menyelesaikan  suatu permasalahan  lain  dan  sudah  memiliki  bobot  yang  telah  terlatih  di  setiap  lapisannya sehingga dapat mengurangi waktu latih model.
Pada  penelitian  ini,  bagian transfer  learning dari  kedua  model  yang  digunakan  hanyalah bagian feature extraction map , sementara bagian Fully Connected -nya dimodifikasi dengan menggunakan arsitektur yang sama seperti pada model 12 lapisan. Tabel 3, 4 dan 5 masing- masing menunjukkan arsitektur model 12 lapisan dan arsitektur bagian fully connected untuk Resnet-152 dan VGG-16.
Tabel 3. Arsitektur Model 12 Lapisan Lapisan Ukuran Kernel Stride Ukuran Output Input 3x3 1 240x240 Konvolusi 1 2x2 2 240x240x32 Max Pooling 1 3x3 2 120x120x32 Konvolusi 2 3x 3 2 60x60x32 Max Pooling 2 2x2 2 30x30x32 Max Pooling 3 2x2 2 15x15x32 Max Pooling 4 - - 8x8x32 Flatten - - 2048 Dense 1 - - 100 Dense 2 - - 100 Dropout - - 100 Dense 3 - - 4 Tabel 4. Arsitektur Transfer Learning Resnet-152 Lapisan Ukuran Output Resnet152 (fungsional) 8x8x2048 Flatten 131072 Dense 1 1024 Dense 2 1024 Dense 3 4 Tabel 5. Arsitektur Transfer Learning VGG-16 Lapisan Ukuran Output VGG16 (fungsional)  7x7x512 Flatten 25088 Dense 1 1024 Dense 2 1024 Dense 3 4

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  1  merupakan  contoh  citra  MRI  untuk  tiap  kelas.  Adanya  perbedaan  kontras  pada citra  MRI  tumor  otak  grade  II,  III  dan  IV  dengan  citra  MRI  otak  sehat  atau  non  tumor dikarenakan  adanya  perbedaan repetition  time (TR)  dan echo  time (TE)  yang  digunakan. Citra MRI otak dengan tumor grade II, III dan IV menggunakan TR dan TE masing-masing sebesar  2020  ms  dan  80  ms,  sementara  pada  otak  non  tumor  menggunakan  TR  dan  TE masing-masing sebesar 8178,34 ms dan 100 ms.
Gambar 1 (a) Tumor Otak Grade II (b) Tumor Otak Grade III (c) Tumor Otak Grade IV (d) Otak Sehat atau Non-Tumor
Berdasarkan Gambar 1 tampak bahwa pada grade II, III dan IV terdapat hiperintensitas di daerah  tertentu  pada  otak  yang  tidak  tampak  pada  daerah  yang  sama  di  citra  MRI  non tumor.  Daerah  peningkatan  intensitas  inilah  yang  dideteksi  sebagai  daerah  tumor. Hiperintensitas untuk tiap grade tumor menunjukkan karakteristik yang berbeda-beda. Pada citra MRI dengan grade tumor otak yang rendah seperti yang diperlihatkan pada gambar 1a, homogenitas  dari  hiperintensitas  yang  terjadi  cukup  tinggi,  yakni  mendekati  100%. Sementara untuk citra MRI otak dengan grade tumor yang lebih tinggi memiliki homogenitas yang  lebih  rendah.  Berdasarkan  dokumen  klinis  yang  disertai  pada  dataset,  gambar  1b memiliki  tingkat  homogenitas  34%-67%,  sedangkan  gambar  1c  memiliki  tingkat homogenitas  6%-33%.  Selain  itu  pada  tumor  otak  dengan grade yang  tinggi  juga menunjukkan adanya kerusakan di daerah sekitar tumor dan penekan tumor terhadap garis tengah  otak.  Tingkat  homogenitas  ini  sulit  untuk  diukur  secara  akurat  oleh  mata  manusia, sehingga penggunaan CNN yang bekerja dengan cara mengesktrak fitur dan pola yang ada pada  citra  secara  otomatis  melalui  lapisan  konvolusinya  dapat  dimanfaatkan  sebagai  alat bantu untuk melakukan klasifikasi grade tumor secara lebih akurat.
Citra  atau  gambar  tersusun  atas  piksel-piksel  yang  memiliki  nilai  dalam  rentang  tertentu yang menunjukkan tingkat kehitaman dari piksel. Pada algoritma CNN, nilai piksel inilah yang digunakan  sebagai  data  input.  Data  input  tersebut  mengalami  proses  yang  berbeda  dalam tiap lapisan CNN hingga menjadi vektor 1 dimensi yang digunakan sebagai data input pada jaringan saraf tiruan. Parameter yang dilatih pada tiap lapisan model CNN A, Resnet-152 dan VGG-16 masing-masing ditunjukkan pada Tabel 6 dan 7.
(b) (c) (d) (a)
Tabel 6. Nilai Input dan Output serta Jumlah Parameter yang Dilatih pada Tiap Lapisan Model CNN 12 Lapisan dan Resnet-152 Model 12 Lapisan Model Resnet-152 Layer (type) Output Shape Param # Layer (type) Output shape Param # Input_3 (inputLayer) (None, 240, 240, 3) 0 Input_3 (inputLayer) (None, 240, 240, 3) 0 Conv2d_7 (Conv2D) (None, 240, 240, 32) 896 Conv1_pad (zeropadding2D) (None, 246, 246, 3) 0 Max_pooling2d_12 (Maxpooling) (None, 120, 120, 32) 0 Conv1_conv (Conv2D) (None, 120, 120, 64) 9472 Conv2d_8 (conv2D) (None, 60, 60, 32) 9248 Conv1_bn (BatchNormaliza tion) (None, 120, 120, 64) 256 Max_pooling2d_13 (MaxPooling) (None, 30, 30, 32) 0 Conv1_relu (Activation) (None, 120, 120, 64) 0 Max_pooling2d_14 (MaxPooling) (None, 15, 15, 32) 0 Pool1_pad (zeropadding2D) (None, 122, 122, 64) 0 Max_pooling2d_14 (MaxPooling) (None, 8, 8, 32) 0 Pool1_pool (MaxPooling2D) (None, 60, 60, 64) 0 Flatten_3 (Flatten) (None, 2048) 0 Conv2_block1_1 _conv (conv2D) (None, 60, 60, 64) 4160 Dense_9 (dense) (None, 100) 204900 Conv2_block1_1 _bn (BatchNormaliza tion) (None, 60, 60, 64) 256 Dense_10 (dense) (None, 100) 10100 Conv2_block1_1 _relu (Activation) (None, 60, 60, 64) 0 Dropout_3 (dropout) (None, 100) 0 Conv2_block1_2 _conv (conv2D) (None, 60, 60, 64) 36928 Dense_11 (dense) (None, 4) 404 Conv2_block1_2 _bn (BatchNormaliza tion) (None, 60, 60, 64) 256 Total params : 225,548 Trainable params : 225,548 Non-trainable params : 0 Conv2_block1_2 _relu (Activation) (None, 60, 60, 64) 0 Conv2_block1_0 _conv (conv2D) (None, 60, 60, 256) Conv5_block3_o ut (activation) (None, 8, 8, 2048) 0 Total params : 58,370,944 Trainable params : 58,219,520 Non-trainable
Model 12 Lapisan Model Resnet-152 Layer (type) Output Shape Param # Layer (type) Output shape Param # params : 151,424 None Model : “sequential_2” Layer Output (Shape) Param # Resnet 152 (functional) (None, 8, 8, 2048) 58370944 Flatten_2 (Flatten) (None, 131072) 0 Dense_6 (dense) (None,1024 ) 134218752 Dense_7 (dense) (None,1024 ) 1049600 Dense_8 (dense) (None, 4) 4100 Total params : 193,643,396 Trainable params : 145,272,452 Non-trainable params : 58,370,944 Tabel 7. Nilai Input dan Output serta Jumlah Parameter yang Dilatih pada Tiap Lapisan Model VGG-16 Layer (type) Output Shape Param # Input_4 (inputLayer) (None, 240, 240, 3) 0 Block1_conv1 (Conv2D) (None, 240, 240, 64) 1792 Block1_conv2 (Conv2D) (None, 240, 240, 64) 36928 Block1_pool (MaxPooling2D) (None, 120, 120, 64) 0 Block2_conv2 (Conv2D) (None, 120, 120, 128)  147584 Block2_pool (MaxPooling2D) (None, 60, 60, 128) 0 Block3_conv1 (Conv2D) (None, 60, 60, 256) 295168 Block3_conv2 (Conv2D) (None, 60, 60, 256) 590080 Block3_conv3 (Conv2D) (None, 60, 60, 256) 590080 Block3_pool (MaxPooling2D) (None, 30, 30, 256) 0 Block4_conv1 (Conv2D) (None, 30, 30, 512) 1180160 Block4_conv2 (Conv2D) (None, 30, 30, 512) 2359808 Block4_conv3 (Conv2D) (None, 30, 30, 512) 2359808 Block4_pool (MaxPooling2D) (None, 15, 15, 512) 0 Block5_conv1 (Conv2D) (None, 15, 15, 512) 2359808 Block5_conv2 (Conv2D) (None, 15, 15, 512) 2359808 Block5_conv3 (Conv2D) (None, 15, 15, 512) 2359808 Block5_pool (MaxPooling2D) (None, 7, 7, 512) 0
Layer (type) Output Shape Param # Total params : 14,714,688 Trainable params : 14,714,688 Non-trainable params : 0 None Model: ‘sequential_3” Layer (type) Output shape Param # VGG16 (functional) (None, 7, 7, 512) 14714688 Flatten_3 (Flatten) (None, 25088) 0 Dense_9 (dense) (None, 1024) 134218752 Dense_10 (dense) (None, 1024) 1049600 Dense_11 (dense) (None, 4) 4100 Total params : 41,459,524
Trainable params : 26,744,836 Non-trainable params : 14,714,688
Ketiga model CNN yang sudah dilatih  dan divalidasi tersebut kemudian  diuji menggunakan data tes. Akurasi yang diperoleh dari ketiga model ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Akurasi yang Diperoleh pada Tiap Model CNN
Akurasi tanpa Augmentasi Akurasi dengan Augmentasi 12 lapisan  Resnet-152 VGG-16 12 lapisan Resnet-152 VGG-16 84% 95% 84% 49% 81% 72%
Berdasarkan  Tabel  8  terlihat  bahwa  model  CNN  dengan  menggunakan  data  tanpa augmentasi  menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan  dengan model CNN yang menggunakan data dengan augmentasi. Hal ini menunjukkan bahwa peningkatan data tidak selalu  meningkatkan  performa  dari  model.  Peningkatan  data  harus  diikuti  dengan  kualitas dari  data  yang  digunakan.  Pada  penelitian  ini,  penyebab  menurunnya  akurasi  model  saat dilakukan  augmentasi  dapat  disebabkan  oleh  dua  hal.  Pertama,  peningkatan  data  dengan teknik  augmentasi  menghasilkan  gambar  yang  tidak  valid,  yaitu  gambar  yang  dihasilkan tidak  dapat  dikenali  sebagai  gambar  otak  yang  memiliki  tumor.  Kedua,  peningkatan  data menghasilkan  variasi  gambar  yang  terlalu  banyak  dan  kompleks  sehingga  model  tidak mampu menangkap polanya.
Dua  jenis  model  yang  digunakan,  yaitu  model  12  lapisan  dan  model transfer  learning (Resnet-152 dan VGG-16) menunjukan bahwa model dengan transfer learning menghasilkan performa yang lebih baik. Hal ini menunjukkan bahwa model yang sudah belajar sebelumnya dapat mengenali atau memberikan prediksi yang lebih baik dibandingkan model yang belajar hanya dari data dalam penelitian ini. Kedua model tersebut (Resnet-152 dan VGG-16) juga belajar dari data yang jauh lebih banyak dibandingkan dengan model 12 lapisan. Selanjutnya untuk  model transfer  learning sendiri,  jika  dibandingkan,  hasil  akurasi  model  Resnet-152 lebih tinggi jika dibandingkan dengan model VGG-16. Hal ini kemungkinan dapat disebabkan karena Resnet-152 memiliki lapisan yang lebih dalam dibandingkan dengan VGG-16.
Dalam penggunaan komputer sebagai alat bantu diagnosa penting sekali untuk memastikan tidak  adanya  kesalahan  prediksi  yang  dilakukan.  Oeh  karena  itu  perlu  dilakukan  evaluasi kesalahan prediksi yang dilakukan oleh model yang dilatih menggunakan confusion matrix .
Tabel 9. Confusion Matrix pada Data Tanpa Augmentasi untuk Ketiga Model CNN Grade Model 12 lapisan Model Resnet-152 Model VGG-16 II  III  IV  normal  II  III  IV  normal  II  III  IV  normal II 39  0 1 0 39  0 1 0 34  2 4 0 III 15  23  2 0 2  38  0 0 7  32  0 0 IV 6 0  33 1 5 0  35 0 6 6  28 0 Normal 0 0 0 40 0 0 0 40 0 0 0 40 Tabel 10. Confusion Matrix pada Data dengan Augmentasi untuk Ketiga Model CNN Grade Model 12 lapisan Model Resnet-152 Model VGG-16 II  III  IV  normal  II  III  IV  normal  II  III  IV  normal II 38  0 2 0 28  9 2 0 27  10  2 1 III 37  2 1 0 6  26  3 0 38  0 0 2 IV 38  0 2 0 17  3  20 0 7  28  0 0 Normal 3 0 0 37 2 0 0 38 0 0 0 40
Tabel  9  dan  10  masing-masing  adalah  tabel confusion  matrix dari  model  yang  dilatih menggunakan  data  tanpa  augmentasi  dan  data  dengan  augmentasi.  Berdasarkan  tabel tersebut  terlihat  bahwa  citra  otak  normal  merupakan  kategori  citra  yang  paling  dapat dikenali oleh model. Hampir semua model dapat mengenali citra otak normal dengan akurasi hampir 100%. Hal ini karrena citra non tumor tidak memiliki hiperintensitas, sehingga paling mudah dikenali dibandingkan dengan citra otak dengan tumor. Sementara untuk citra otak dengan tumor, kategori citra tumor otak grade II merupakan kategori dengan prediksi model paling  banyak  benar  dan  kategori  tumor  otak grade IV  menjadi  kategori  citra  tumor  otak yang paling banyak salah diprediksi. Penyebabnya adalah citra tumor otak grade II memiliki data latih yang paling banyak, sementara citra tumor otak grade IV memiliki data latih paling sedikit.
Adanya  ketidakseimbangan  data  juga  berpengaruh  terhadap  kesalahan  hasil  prediksi. Kecenderungan kesalahan prediksi dari kategori citra tumor otak grade III dan IV ke dalam kategori citra tumor otak grade II disebabkan karena citra tumor otak grade II memiliki data latih  terbanyak.  Dalam  penggunakan  komputer  sebagai  alat  bantu  diagnosa,  kesalahan prediksi  lebih  diharapkan  jatuh  ke  dalam  kategori  penyakit  yang  lebih  berbahaya.  Hal  ini untuk  meningkatkan  kewaspadaan  dalam  memberikan  perawatan  atau  pengobatan.  Oleh karena  itu,  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan  ketidakseimbangan  data  dengan kategori grade yang paling tinggi mempunyai data latih yang lebih banyak.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  diperoleh  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  ketiga model  CNN  yang  digunakan  sudah  dapat  melakukan  klasifikasi  dengan  akurasi  >80%  dan Resnet-152  menjadi  model  CNN  terbaik  untuk  bisa  melakukan  klasifikasi grade tumor  otak baik  pada  data  tanpa  augmentasi  maupun  data  dengan  augmentasi.  Menariknya,
peningkatan  jumlah  data  menggunakan  augmentasi  justru  menghasilkan  model  yang  tidak dapat belajar dengan baik, sehingga akurasi model dalam melakukan klasifikasi lebih rendah dibandingkan  model  yang  hanya  belajar  dari  data  tanpa  augmentasi.  Selain  itu,  adanya ketidakseimbangan  data  menyebabkan  kecenderungan  kesalahan  prediksi  jatuh  pada kategori dengan data terbanyak, yaitu kategori tumor otak grade II.

## DAFTAR RUJUKAN
Alqudah, A. M., Alquraan, H., Qasmich, I. A., Alqudah, A. & Al-Sharu, W. (2019). Brain tumor classification  using  deep  learning  technique  -  a  comparison  between  cropped, uncropped,  and  segmented  lesion  images  with  different  sizes, International Journal of Advanced Trends  in Computer Science and Engineering , 8 , 6
Chan, H., Hadjiiski, L.  M., & Samala, R. K. (2020). Computer‐aided diagnosis in the era of deep learning. Medical Physics , 47 , 5
Deepak,  S  &  Ameer,  P.  M.  (2019).  Brain  tumor  classification  using  deep  CNN  features  via transfer learning, Computers in Biology and Medicine , 111 , 103345
Edge,  S.  B.  &    Compton,  C.  C.  (2010).  The  American  joint  committee  on  cancer:  the  7th edition  of  the  AJCC  cancer  staging  manual  and  the  future  of  TNM, Annals  of Surgical Oncology , 17 , 1471 – 1474
Fitri, L A. (2020): Optimization of convolutional neural network parameters for urinary stones classification  based  on  attenuation  coefficient  and  dispersive  X  ray  spectrum,
Disertasi Program Doktor, Institut Teknologi Bandung, 18-24
Kumar,  R.  A.,  Gupta,  H.  S.,  Arora,  G.  N.,  Pandian  &  Raman,  B.  (2020).  CGHF:  A Computational  Decision  Support  System  for  Glioma  Classification  Using  Hybrid Radiomics- and Stationary Wavelet-Based Features, IEEE Access , 8 , 79440-79458
Louis, D. N., Perry,  A., Reifenberger, G., Deimling, A. V., Branger, D. F., Cavenee, W. K., Ohgaki, H., Wiestler, O. D., Kleihues,  P. &  Ellison, D. W. (2016). The  2016 world health  organization  classification  of  tumors  of  the  central  nervous  system:  a summary, Acta Neuropathol , 131 (6), 803-20
Salamon,  J.  and  Bello,  J.P.  (2017).  Deep  Convolutional  Neural  Networks  and  Data Augmentation for Environmental Sound Classification, IEEE Signal Processing Letters, 24 , 3, 279-283
Shorten, C. & Khoshgoftaar, T.M. (2019). A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning. J Big Data, 6, 60
Truhn,  D.,  Schrading,  S.,  Haarburger,  C.,  Schneider,  H.,  Merhof,  D.,  Kuhl,  S.  (2019).
Radiomic versus convolutional neural networks analysis for classification of contrast- enhancing lesions at multiparametric breast MRI, Radiology , 00
Xiao, M., Zhao, C., Zhu, Q., Zhang, J., Liu, H., Li, J. & Jiang, Y. (2019). An investigation of the  classification  accuracy  of  a  deep  learning  framework-based  computer-aided diagnosis  system  in  different  pathological  types  of  breast  lesions, Journal  of Thoracic Disease , 12 , 5023-5031
Yamashita, R., Nishio, M., Do, R.K.G., Togashi, K. (2018). Convolutional neural networks: an overview and application in radiology, Insights Imaging, 9(4) , 611-629
Zukotynski, K., Gaudet, V., Kuo, P. H., Adamo, S., Goubran, M., Scott, C., Bocti, C., Borrie, M., Chertkow, H., Frayne, R., Hsiung, R., Laforce, R., Noseworthy, M. D., Prato, F. S., Sahlas, D. J., Smith, E. E., Sossi, V., Thiel, A., Soucy J. P., Tardif, J. C., & Black, S.  E.  (2019).    The  Use  of  Random  Forests  to  Classify  Amyloid  Brain  PET, Clinical Nuclear Medicine , 44 , 10