How to cite: Jefry Sunupurwa Asri (2022) Optimisasi Virtual Geometry Group Untuk Klasifikasi Citra Digital Pada Kanker Serviks, Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia, 7 (8). E-ISSN:
2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 8, Agustus 2022

## OPTIMISASI  VIRTUAL  GEOMETRY  GROUP  UNTUK  KLASIFIKASI  CITRA DIGITAL PADA KANKER SERVIKS

## Jefry Sunupurwa Asri
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Esa Unggul, Indonesia Email: jefry.sunupurwa@esaunggul.ac.id

## Abstrak
Optimisasi Jaringan Virtual Geometry Group untuk Klasifikasi Kanker Serviks ini membahas  tentang  pengembangan  jaringan  VGG  terhadap  pengklasifikasian histogram  kanker  serviks.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  arsitektur jaringan  VGG  terhadap  pengklasifikasian  kanker  serviks  sebagai  alat  bantu  bagi para  peneliti  citra  gambar  untuk  mendapatkan  arsitektur  yang  optimal  dalam mengenali  multi  kelas  berbagai  objek  citra  digital.  Citra  gambar  yang  dijadikan objek  penelitian  adalah  histogram  kanker  serviks.  Penelitian  ini  dimulai  dengan melakukan  3  percobaan  untuk  menentukan  detail  parameter  yang  digunakan. Sebagai  landasan  yaitu  convolutional  layer  dengan  parameter  Epoch,  dropout, jumlah  FC  untuk  mendapatkan  hasil  berupa  data  akurasi,  presisi, recall dan  CPU Time. Digunakan 3 model percobaan yaitu model 1 modified VGG, model 2 yaitu kombinasi  modified  VGG  dengan  V3  inception,  dan  model  3  yaitu  VGG  16 Original. Percobaan terbaik didapatkan dari Epoch 30, dropout 0.2 dan FC 2 layer.
Kata Kunci : modified vgg; v3 inception; vgg 16 original

## Abstract
Optimization  of  the  Virtual  Geometry  Group  Network  for  Cervical  Cancer Classification discusses the development of VGG networks for the classification of cervical cancer histograms. This study aims to create a VGG network architecture for  the  classification  of  cervical  cancer as  a  tool  for  image  researchers  to  obtain optimal  architecture  in  recognizing  multi-class  various  digital  image  objects.  The image used as the object of research is cervical cancer histogram. This study began by conducting 3 experiments to determine the detailed parameters used. As a basis, namely the convolutional layer with parameters Epoch, dropout, the number of FC to  get  the  results  in  the  form  of  data  accuracy,  precision,  recall  and  CPU  Time. Three experimental models are used, namely model 1 modified VGG, model 2 is a combination of modified VGG with V3 inception, and model 3 is VGG 16 Original. The best experiments were obtained from Epoch 30, dropout 0.2 and FC 2 layer.
Keywords: modified vgg; v3 inception; vgg 16 original

## Pendahuluan
Saat  ini  kita  berada  pada  era  revolusi  industri  4.0,  dimana  perkembangan  dunia digital  berkembang  dengan  pesat.  Era  revolusi  industri  4.0  diwarnai  oleh  kecerdasan buatan, super komputer, rekayasa genetika, teknologi nano dan inovasi. Era ini ditandai oleh  perubahan  paradigma  yang  mengarah  kepada  multi  integratif  teknologi.  Dampak dari  revolusi  industri  tersebut  adalah  terjadinya  kekacauan  tatanan  di  segala  bidang, termasuk di bidang kesehatan.
The Silent Killer , yaitu penyakit kanker. Merupakan salah satu dari 3 penyakit utama dengan tingkat kematian paling tinggi di Indonesia selain jantung dan stroke. Peringkat kanker di Indonesia menempati urutan ke delapan di Asia Tenggara dan dua puluh lima besar  di  benua  Asia.  Dirjen  Pencegahan  dan  Pengendalian  Penyakit  Kementrian Kesehatan.
The Silent Killer , yaitu penyakit kanker. Merupakan salah satu dari 3 penyakit utama dengan tingkat kematian paling tinggi di Indonesia selain jantung dan stroke. Peringkat kanker di Indonesia menempati urutan ke delapan di Asia Tenggara dan dua puluh lima besar  di  benua  Asia.  Dirjen  Pencegahan  dan  Pengendalian  Penyakit  Kementrian Kesehatan,  Anung  Sugihantono  mengatakan  terdapat  dua  jenis  kanker  yang  paling banyak  diderita  masyarakat  Indonesia,  yakni  kanker  leher  rahim  ( serviks )  dan  kanker payudara. Kanker adalah sebuah penyakit yang ditandai dengan pertumbuhan sel yang tidak teratur dan kemampuan sel-sel ini untuk menyerang jaringan biologis lainnya, baik dengan  pertumbuhan  langsung  di  jaringan  yang  bersebelahan  (invasi)  atau  dengan migrasi  sel  lainnya  (metastasis).  Pertumbuhan  yang  tidak  teratur  ini  menyebabkan kerusakan  DNA,  mutasi  di  gen  vital  yang  mengontrol  pembagian  sel,  dan  fungsi lainnya.  Kanker  serviks  adalah  tumor  ganas  yang  menyerang  jaringan  di  mulut  rahim. Kanker serviks terjadi akibat tumbuhnya sel-sel abnormal pada jaringan serviks (mulut rahim).  Penyebab  utama  dari  kanker  serviks  adalah  infeksi Human  Papiloma  Virus, meskipun terdapat beberapa faktor lain yang dapat mempengaruhi progresifitas kanker (Schorge et al., 2008; Ziabarth et al., 2012).
Teknologi Deep Learning adalah algoritma yang sedang sangat berkembang dalam menyelesaikan  berbagai  permasalahan  kehidupan  manusia.  Didukung  oleh  kemajuan komputasi  dan  dataset  yang  sangat  besar, Deep  Learning terbukti  melebihi  ketelitian manusia  dalam  menyelesaikan  tugas-tugas  visual  dan  pengenalan  objek.  Algoritma  ini meningkatkan  performa  dari  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  yang  digunakan untuk pengenalan objek pada gambar ( Image Processing ). Penelitian ini menggunakan ekstraksi  citra  gambar  histologi  serviks.  Hasil  dari  ekstraksi  gambar  histologi  tersebut kemudian  diklasifikasikan  menggunakan Deep  Learning .  Oleh  karena  itu,  penulis memilih  penelitian  yang  berjudul  “Optimisasi Virtual Geometry Group Untuk Klasifikasi Citra Digital pada Kanker Serviks ”.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  arsitektur  jaringan  VGG  terhadap pengklasifikasian  kanker  serviks  sebagai  alat  bantu  bagi  para  peneliti  citra  untuk mendapatkan algoritma  learning yang  optimal  dalam  mengenali  multikelas  berbagai objek  citra  digital.  Adapun  kontribusi  penelitian  yang  dilakukan  berfokus  pada
pengembangan  arsitektur deep  learning dan  identifikasi  histologi  gambar  kanker serviks.

## Metode Penelitian

## Gambar 1 Kerangka Berpikir
Tahap  1  (Parameter),  menentukan  detail  parameter  yang  digunakan  sebagai landasan  yaitu  jumlah  FC layer  [1,  2,  3, 4,  5],  Dropout  [0.2,  0.4,  0.6,  0.8],  dan  Epoch [10, 20, 30, 40, 50].
Tahap  2  (Proposed  Architecture),  merupakan  preprocessing  dan  modified  VGG yaitu proses training model dan membuat modified VGG.
Tahap  3  (Objective),  pada  tahap  ini  penulis  melakukan  pengolahan  data  dan validasi  hasil  pengolahan  data.  Sehingga  menetapkan  poin  objektif  melalui  efektifitas dan efisiensi waktu.
Tahap  4  (Metric),  pada  tahap  ini  setelah  penulis  melakukan  tahap  3  jika  sesuai kriteria, maka akan didapatkan hasil analisa, yakni akurasi, recall/sensitivity, dan waktu eksekusi (CPU time) dari pengolahan data gambar tersebut.
Identifikasi masalah pada penelitan ini tertuju pada Arsitektur Deep Learning untuk bisa  bekerja  sama  baiknya  dengan hardware yang  standar  (seperti  komputer  biasa  i5). Mengevaluasi  kinerja,  performa,  agar  tidak  jauh  berdasarkan hardware yang  canggih, kemudian menjaga tingkatan proses dan akurasi pengolahan citra gambar. Hal tersebut dijadikan  landasan  untuk  membuat  arsitektur  baru  yang  diberi  nama Modified VGG. Pembuatan  Arsitektur Modified VGG  diuji  coba  menggunakan  parameter  Epoch, dropout,  FC  layer.  Kombinasi  dari  ketiga  parameter  tersebut  diuji  dengan  percobaan terhadap  histogram  data  gambar  kanker  serviks.  Kemudian  menentukan  hasil  yang diharapkan  dengan  tujuan  untuk  membangun  arsitektur  klasifikasi  citra  digital  sebagai alat bantu bagi para peneliti citra untuk mendapatkan algoritma learning yang optimal. Tahap  selanjutnya  adalah  pengumpulan  data.  Pengumpulan  data  histogram  cancer bersumber secara online dari cancerimagingarchive.net dengan judul collection TCGA- CESC  dan  tipe  kanker  Cervical  Squamous  Cell  Carcinoma  and  Endocervical Adenocarcinoma.

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian ini dilakukan menggunakan 3 model percobaan. Model 1 menggunakan modified VGG. Model 2 menggunakan dua kombinasi yaitu modified VGG dengan V3 inception.  Model  3  menggunakan  VGG  16  Original.  Ketiga  percobaan  ini  dilakukan dengan parameter Epoch, Dropout, dan FC Layer.

## 1) Percobaan 1 terhadap parameter Epoch
Percobaan ini dilakukan kepada setiap Model percobaan terhadap iterasi Epoch yang berbeda, dimulai dari Epoch 10, Epoch 20, Epoch 30, Epoch 40, dan Epoch 50. Masing-masing perlakuan model terhadap Epoch menggunakan settingan yang sama, yaitu dengan dropout 0.2 dan FC sebanyak 1 Layer.

## 2) Model 1 (VGG Modified)
Dimulai  dari  percobaan  Model  1  dengan  jumlah  Epoch  (iterasi)  10.  Dari  hasil percobaan  ini  didapatkan  akurasi  sebesar  86%,  presisi  (daya  kecermatan)  sebesar 98%,  Recall  86%,  dan  CPU  time  selama  1237  detik.  Kemudian  lanjut  ke  tahap percobaan  berikutnya  menggunakan  iterasi  Epoch  20.  Dari  hasil  percobaan  ini didapatkan  akurasi  sebesar  89%,  presisi  sebesar  98%,  Recall  89%,  dan  CPU  time selama  2462  detik.  Bila  dibandingkan  dengan  data  yang  dihasilkan  pada  Epoch  10 dan Epoch 20 di atas, perlakuan percobaan Epoch 20 memiliki waktu waktu proses lebih lama (1225 s) dibandingkan percobaan pada Epoch 10. Pada percobaan Model 1  dengan  iterasi  Epoch  sebanyak  30  kali,  didapatkan  hasil  output  berupa  akurasi sebesar  91%,  presisi  sebesar  95%,  Recall  94%,  dan  CPU  time  selama  3663  detik. Percobaan  1  Epoch  30  ini  memiliki  waktu  proses  lebih  lama  dibandingkan  dengan perlakuan  Epoch  10  dan  Epoch  20.  Dapat  ditarik  kesimpulan  sementara  bahwa semakin  besar  perlakuan  Epoch  yang  digunakan  maka  semakin  lama  pula  waktu proses yang dibutuhkan.
Selanjutnya hasil output pada percobaan Model 1 dengan Epoch 40 didapatkan akurasi  sebesar  87%,  presisi  sebesar  96%,  Recall  89%,  dan  CPU  time  selama  3060
detik.  Ada  hal  menarik  pada  perlakuan  Epoch  40  ini  mengenai  waktu  proses  yang dibutuhkan.  Perlakuan  Epoch  40  memiliki  waktu  proses  yang  lebih  cepat  603  s dibandingkan  kebutuhan  waktu  proses  pada  perlakuan  Epoch  30.  Demikian  halnya dengan  akurasi.  Epoch  40  ini  memiliki  akurasi  yang  lebih  rendah  dibandingkan dengan hasil akurasi Epoch 30.
Pada  percobaan  Model  1  dengan  iterasi  Epoch  50  didapatkan  output  berupa akurasi  sebesar  90%,  presisi  sebesar  97%,  Recall  91%,  dan  CPU  time  selama  6157 detik.  Perlakuan  pada  percobaan  1  dengan  Epoch  50  ini  memiliki  waktu  proses paling lama dibandingkan dengan Epoch 10, Epoch 20, Epoch 30, maupun Epoch 40.

## 3) Model 2 (VGG Modified + V3 Inception)
Percobaan ini menggunakan model 2 terhadap Epoch 10 hingga Epoch 50. Pada percobaan  Model  2  dengan  jumlah  epoch  10  kali  didapatkan  akurasi  sebesar  89%, presisi  sebesar  91%,  Recall  97%,  dan  CPU  time  selama  1237  detik.  Pada  iterasi Epoch  20  didapatkan  hasil  output  akurasi  sebesar  89%,  presisi  sebesar  97%,  Recall 89%, dan CPU time selama 2477 detik. Pada percobaan Model 2 dengan Epoch 30, didapatkan  hasil  output  dengan  akurasi  sebesar  91%,  presisi  sebesar  96%,  Recall 94%,  dan  CPU  time  selama  3735  detik.  Percobaan  Model  2  terhadap  Epoch  40 didapatkan  akurasi  sebesar  90%,  presisi  sebesar  92%,  Recall  97%,  dan  CPU  time selama  4960  detik.  Dan  percobaan  Model  2  terhadap  Epoch  50  didapatkan  output dengan akurasi sebesar 90%, presisi sebesar 96%, Recall 92%, dan CPU time selama 6277 detik.

## 4) Model 3 (VGG 16 Original)
Percobaan  dengan  Model  3  ini  menggunakan  model  layer  VGG  16  Original terhadap iterasi Epoch 10 hingga Epoch 50. Pada percobaan Model 3 terhadap Epoch 10  didapatkan  hasil  output  dengan  akurasi  sebesar  62%,  presisi  (daya  kecermatan) sebesar 97%, Recall 58%, dan CPU time selama 3225 detik. Pada iterasi Epoch 20, didapatkan output dengan akurasi sebesar 78%, presisi sebesar 97%, Recall 91%, dan CPU time selama 6460 detik. Pada Epoch 30, hasil output yaitu akurasi sebesar 78%, presisi sebesar 97%, Recall 89%, dan CPU time selama 9671 detik. Kemudian pada Epoch 40, didapatkan hasil output dengan akurasi sebesar 77%, presisi sebesar 95%, Recall 89%, dan CPU time selama 12533 detik. Dan pada Epoch 50 diperoleh hasil output dengan akurasi sebesar 70%, presisi sebesar 97%, Recall 91%, dan CPU time selama 16112 detik.

## 5) Hasil Akurasi terhadap percobaan 1 (epoch)

## Gambar 3 Hasil ketiga Percobaan terhadap Parameter Epoch Berdasarkan Akurasi
Dari  ketiga  percobaan  di  atas,  warna  merah  pada  diagram  batang  adalah  data akurasi  dari  Epoch  10  yaitu  86%,  sedangkan  pada  Model  2  memiliki  nilai  akurasi 89%.  Dibandingkan  dengan  Model  3  dengan  nilai  akurasi  62%,  maka  perlakuan Model  2  memiliki  nilai  akurasi  lebih  unggul  dibanding  perlakuan  lainnya.  Warna hijau  pada  diagram  batang  mewakili  nilai  akurasi  Epoch  20,  dimana  Model  1  dan Model  2  memiliki  nilai  akurasi  yang  sama  yaitu  89%.  Berbeda  dengan  Model  3 memiliki nilai akurasi lebih rendah yaitu 78%. Berikutnya, warna biru pada diagram batang  mewakili  Epoch  30  dengan  nilai  akurasi  sebesar  91%  pada  model  1  dan model  2.  Ini  merupakan  nilai  akurasi  tertinggi  diantara  output  akurasi  terhadap percobaan 1 (Epoch).
6) Hasil Presisi Terhadap Percobaan 1 (Epoch)

## Gambar 4 Hasil Ketiga Percobaan Terhadap Parameter Epoch Berdasarkan Presisi
Dari  data  yang  digambarkan  di  atas,  warna  merah  merupakan  nilai  presisi  dari Epoch  10  yaitu  98%  pada  model  1,  perlakuan  Model  2  memiliki  nilai  presisi  lebih kecil yaitu 0.91, dan paling kecil dibandingkan perlakuan Epoch lainnya. Sedangkan pada  hasil  percobaan  model  3  memiliki  nilai  presisi  97%.  Warna  hijau  merupakan data presisi Epoch 20. Pada Model 1 memiliki nilai presisi 98%, Model 2 dan Model
3  memiliki  presisi  yang  sama  yaitu  97%.  Warna  biru  merupakan  perlakuan  pada Epoch 30. Memiliki presisi sebesar 95% pada Model 1, nilai presisi 96% pada Model 2,  dan  97%  pada  model  3.  Warna  kuning  mewakili  hasil  percobaan  Epoch  40. Perlakuan Model 1 memiliki presisi sebesar 96%, Model 2 memiliki presisi sebesar 92%,  sedangkan  Model  3  dengan  presisi  sebesar  95%.  Warna  ungu  mewakili perlakuan  Epoch  50  dengan  presisi  97%  untuk  Model  1,  96%  untuk  Model  2,  dan 97%  untuk  nilai  presisi  Model  3.  Kesimpulan  sementara,  nilai  presisi  tertinggi terhadap  percobaan  Epoch  ini  adalah  Epoch  10  dan  Epoch  20  pada  pada  model  1 dengan  nilai  presisi  98%,  terbaik  dibandingkan  nilai  presisi  pada  model  2  maupun model 3.
7) Hasil Recall Terhadap Percobaan 1 (Epoch)
Recall  merupakan  salah  satu  faktor  penentu  untuk  mengetahui  hasil  output proses yang terbaik. Recall digunakan untuk memungkinkan faktor kesalahan dalam menentukan  hasil.  Misalnya  seseorang  terindikasi  kanker  akan  tetapi  dari  hasil pengolahan gambar tidak mendapatkan hasil kanker. Oleh karena itu faktor recall ini berperan  penting  dalam  pengolahan  gambar.  Dari  percobaaan  yang telah  dilakukan, diperoleh data yang digambarkan pada Gambar berikut ini.

## Gambar 5 Diagram Hasil Ketiga Percobaan Terhadap Parameter Epoch Berdasarkan Recall
Diagram  batang  di  atas  menggambarkan  hasil  percobaan  terhadap  parameter Epoch  berdasarkan  Recall.  Warna  merah  pada  gambar  mewakili  percobaan  pada Epoch 10 untuk setiap model percobaan. Pada model 1 Epoch 10 menunjukkan nilai recall 86%, sedangkan model 2 dengan recall 97%, dan model 3 dengan recall 58%. Warna hijau mewakili recall output pada Epoch 20 dimana pada model 1 dan model 2  memiliki  nilai  recall  yang  sama  sebesar  89%.  Berbeda  dengan  model  3, menghasilkan recall lebih tinggi yaitu 91%. Warna biru pada gambar merupakan data recall  Epoch  30.  Pada  model  1  memiliki  nilai  recall  94%,  model  2  memiliki  nilai recall yang sama yaitu sebesar 94%. Dan model 3 dengan nilai recall yang lebih kecil yaitu 89%. Warna kuning merupakan data recall pada Epoch 40 dimana pada model 1 dan model 3 memiliki nilai recall yang sama sebesar 89%, sedangkan pada model 2 memiliki  nilai  recall  97%.  Warna  ungu  pada  gambar  merupakan  hasil  recall  pada
percobaan  Epoch  50  dengan  masing-masing  perlakuan  model.  Untuk  model  1 memiliki  nilai  recal  sebesar  91%.  Pada  model  2  memiliki  nilai  recall  sebesar  92% dan  pada  model  3  dengan  nilai  recall  sebesar  91%.  Hasil  output  recall  tertinggi diperoleh dari percobaan terhadap Epoch 10 dan Epoch 40 pada model 2 dengan nilai skor 97%.

## 8) CPU Time Terhadap Percobaan 1 (Epoch)
CPU  Time  merupakan  waktu  proses  yang  dibutuhkan  untuk  suatu  program bekerja.  Efisiensi  waktu  proses  merupakan  faktor  yang  dibutuhkan  dan  menjadi pilihan  dalam  penelitian  ini.  Berikut  ini  merupakan  gambaran  hasil  dari  ketiga percobaan terhadap parameter Epoch berdasarkan waktu proses (cpu time).

## Gambar 6 Diagram Hasil Ketiga Percobaan Terhadap
Parameter Epoch Berdasarkan CPU Time
Warna merah merupakan waktu proses yang dibutuhkan untuk config Epoch 10 bekerja. Pada model 1 membutuhkan waktu proses selama 1237 detik, model 2 juga membutuhkan  1237  detik.  Sedangkan  model  3  membutuhkan  waktu  proses  yang lebih  lama  yaitu  3225  detik.  Warna  hijau  merupakan  perlakuan  pada  Epoch  20 dimana  pada  model  1  membutuhkan  waktu  proses  selama  2462  detik,  sedangkan pada  model  2  membutuhkan  waktu  proses  selama  2477  detik.  Dan  model  3 membutuhkan  cpu  time  selama  6460  detik.  Warna  biru  pada  gambar  merupakan perlakuan  pada  parameter  Epoch  30  dimana  pada  model  1  membutuhkan  waktu proses  selama  3663  detik,  dan  model  2  membutuhkan  cpu  time  selama  3735  detik. Sedangkan model 3 membutuhkan cpu time yang lebih lama yaitu 9671 detik. Warna kuning merupakan hasil percobaan terhadap Epoch 40 pada setiap model perlakuan. Model  1  menggunakan  cpu  time  selama  3060  detik.  Sedangkan  model  2 menggunakan  cpu  time  selama  4960  detik.  Dan  pada  model  3  yang  menggunakan cpu  time  selama  12533  detik.  Warna  ungu  pada  percobaan  Epoch  ini  merupakan hasil waktu proses yang dibutuhkan Epoch 50. Model 1 membutuhkan waktu proses selama  6157  detik.  Untuk  model  2  membutuhkan  waktu  proses  selama  6277  detik. Sedangkan  model  3  membutuhkan  waktu  selama  16112  detik.  Semakin  banyak iterasi  atau  pengulangan  (Epoch)  maka  linear  juga  dengan  kebutuhan  waktu  proses
yakni  semakin  lama  waktu  proses  yang  dibutuhkan.  Waktu  proses  Modified  VGG dinilai  lebih  efektif  dibandingkan  percobaan  Model  VGG  16  Original  yang dibutuhkan berdasarkan parameter waktu proses (CPU Time) ini.

## 9) Hasil Rata-Rata Akurasi, Presisi Dan Recall
Berdasarkan  hasil  olah  data  dari  ketiga  percobaan  menghasilkan  output  berupa akurasi,  presisi  dan  recall.  Kemudian  ditarik  rata-rata  hasil  output  dengan  rumus jumlah dari akurasi, presisi, recall dan dibagi tiga. Hasil olah data terhadap parameter Epoch disajikan dalam diagram berikut ini.

## Gambar 7 Hasil Grafik Percobaan 1
Gambar  di  atas  menggambarkan  bagaimana  tingkat  akurasi,  presisi  dan  recall terhadap  config  epoch  yang  digunakan  (Epoch  10,  Epoch  20,  Epoch  30,  Epoch  40, Epoch  50).  Berdasarkan  hasil  output  proses,  data  config  Epoch  10  disajikan  dalam diagram batang berwarna merah. Untuk model 1 diperoleh nilai rata-rata 90%, model 2  memiliki  nilai  rata-rata  92%,  dan  model  3  dengan  nilai  rata-rata  72%.  Dari  data config epoch 10 tersebut, ini berarti perlakuan model 1 memiliki hasil output proses lebih  baik  daripada  perlakuan  model  3.  Begitu  juga  dengan  perlakuan  model  2 memiliki hasil output proses lebih baik secara akurasi, presisi dan recall dibandingan dengan  model  3.  Data  config  Epoch  20,  digambarkan  dengan  diagram  batang berwarna  hijau.  Pada  perlakuan  model  3  memiliki  hasil  output  proses  dengan  nilai rata-  rata  sebesar88%.  Dibandingkan  dengan  perlakuan  model  1  memiliki  hasil output proses sebesar 92% dan percobaan model 2 dengan hasil output rata-rata 91%. Hal  ini  menjelaskan  bahwa  perlakuan  percobaan  model  1  dan  percobaan  model  2 memiliki hasil output proses lebih optimal dibandingkan dengan percobaan model 3.
Data pada Config Epoch 30 digambarkan dengan diagram batang berwarna biru. Model  1  dan  model  2  sama-sama  memiliki  hasil  output  proses  senilai  93%.  Dan percobaan  Model  3,  nilai  rata-rata  hasil  prosesnya  adalah  88%.  Hasil  percobaan menunjukkan  bahwa  Model  1  dan  model  2  memiliki  hasil  output  lebih  baik dibandingkan Model 3. Demikian juga dengan data Epoch 40 diwakili oleh diagram batang  berwarna  kuning  di  Model  1  menunjukkan  angka  90%  dan  Model  2 menunjukan  hasil  output  proses  senilai  93%.  Bila  dibandingkan  dengan  Model  3, hasil  output  prosesnya  sebesar  87%.  Untuk  Epoch  50  ditunjukkan  dalam  diagram
batang  berwarna  ungu,  data  hasil  output  proses  menunjukkan  nilai  rata-rata  yang sama pada Model 1 dan Model 2 yaitu 92%, sedangkan Model 3 menunjukkan data hasil  output  proses  sebesar  86%.  Berdasarkan  grafik  diatas  mengenai  perbandingan rata-rata  akurasi,  presisi,  dan  recall,  maka  perlakuan  yang  terbaik  diwakili  diagram batang yang berwarna biru yaitu Epoch 30 pada Model 1 dan Model 2, serta model 2 dengan Epoch 40.
10) Hasil  Percobaan  1  Berdasarkan  Hasil  Rata-Rata  Akurasi,  Presisi  Dan  Recall Terhadap CPU Time
Dari  hasil  percobaan  yang  telah  dilakukan,  berikut  ini  adalah  diagram  batang yang  menggambarkan  waktu  proses  (CPU  Time)  yang  dibutuhkan  untuk  masing- masing  percobaan  terhadap  parameter  Epoch.  Hasil  percobaan  tersebut  disajikan dalam bentuk Gambar berikut ini.

## Gambar 8 Diagram Hasil Percobaan 1 Terhadap Rata-Rata
Akurasi, Presisi Dan Recall Berdasarkan CPU Time
Menurut data yang disajikan di atas, dapat dipahami bahwa iterasi Epoch yang semakin  besar  (dari  Epoch  10  hingga  Epoch  50)  mempengaruhi  kebutuhan  waktu proses.  Dapat  dilihat  pada  diagram  tersebut  bahwa  perlakuan  percobaan  parameter Epoch  untuk  Model  3  membutuhkan  waktu  proses  yang  lebih  lama  dibandingkan percobaan Model 1, maupun percobaan Model 2.
Warna  merah  pada  diagram  merupakan  Percobaan  1,  dimana  setiap  warna menunjukkan  proses  pengulangan  config  Epoch  yang  digunakan  untuk  mencari formula arsitektur VGG yang bisa mendapatkan hasil yang lebih baik dibandingkan VGG  16  Original.  Begitu  juga  dengan  warna  biru  dan  hijau.  Berdasarkan  studi literatur  yang  dilakukan,  penulis  berkesimpulan  bahwa  waktu  eksekusi  (cpu  time) yang lebih cepat belum tentu mendapatkan hasil yang maksimal. Akan tetapi dalam percobaan  ini  tujuan  penulis  adalah  bagaimana  mempercepat  estimasi  waktu  (cpu time) dari VGG 16 Original.
Dilihat  dari  grafik  di  kiri  (hasil  percobaan  terhadap  parameter  Epoch berdasarkan  rata-rata  akurasi,  presisi  dan  recall)  terlihat  bahwa  perlakuan  terbaik adalah di nilai rata-rata tertinggi yaitu 0.93 untuk Epoch 30 pada perlakuan Model 1
dan Model 2. Maka, untuk mengetahui perlakuan terbaik dilakukan pengecekan data lanjut  mengenai  time  process  (CPU  Time)  dimana  yang  memiliki  waktu  kerja tercepat  lah  yang  terbaik.  Dilihat  Gambar  di  kanan  (Hasil  percobaan  terhadap parameter  Epoch  Berdasarkan  CPU  Time)  Epoch  30  yang  tercepat  adalah  di perlakuan Model 1 dengan waktu proses selama 3663 detik. Dari pernyataan tersebut dapat ditarik kesimpulan bahwa perlakuan terbaik adalah pada Model Epoch 30 pada Model 1 (Modified VGG).

## 11) Kesimpulan Percobaan 1 (Epoch)
Dari percobaan Model 1, Model 2, Model 3 di atas, kemudian ditarik nilai rata- rata  dari  akurasi,  presisi  dan  recall.  Setiap  Epoch  dari  masing-masing  model perlakuan  percobaan  dibandingkan  dengan  model  yang  lain,  seperti  nilai  rata-rata akurasi,  presisi  dan  recall  pada  Epoch  10  Model  1  dibandingkan  dengan  Epoch  10 pada Model 2, dan Epoch 10 pada Model 3. Kemudian dilihat hasil perbandingannya, mana  nilai  rata-rata  paling  tinggi.  Jika  ditemukan  nilai  tertinggi  yang  sama  pada kedua atau ketiga model, maka perlakuan terbaik ditentukan dari tahap lanjutan yaitu pada estimasi waktu prosesnya (CPU Time).

## Gambar 9 Grafik Rata-Rata Akurasi, Presisi Dan Recall
Seperti yang dijelaskan pada paragraf di atas, dari gambar hasil rata-rata ketiga percobaan terhadap parameter Epoch berdasarkan akurasi, presisi dan recall ini, bisa dilihat pada warna biru yang memiliki nilai rata-rata tertinggi yaitu 0.93. Warna biru di atas merupakan perlakuan Epoch 30 pada model 1 dan model 2. Setelah dapat nilai rata-rata  tertinggi,  kemudian  dilihat  berapa  lama  waktu  proses  yang  dibutuhkan. Waktu  proses  yang  lebih  singkat  adalah penentunya.  Seperti  disajikan  pada  gambar berikut ini.

## Gambar 10 Hasil Percobaan terhadap Parameter
Epoch berdasarkan CPU Time
Berfokus  pada  warna  biru  (Epoch  30)  pada  model  1  dan  2  pada  diagram  hasil ketiga percobaan terhadap parameter Epoch berdasarkan CPU Time ini. Pada model 1  memiliki  hasil  output  waktu  proses  selama  3663  detik,  sedangkan  pada  model  2 memiliki  hasil  output  waktu  proses  selama  3735  detik.  Maka  dapat  ditarik kesimpulan pada pembahasan ini bahwa perlakuan terbaik diperoleh pada Epoch 30 pada percobaan model 1.

## 12) Percobaan 2 Terhadap Parameter Dropout
Percobaan  2  merupakan  percobaan  dengan  masing-masing  model  (Model  1, Model 2, dan Model 3) terhadap parameter Dropout. Berdasarkan perlakuan terbaik pada percobaan 1 di atas, maka Percobaan 2 ini menggunakan parameter Epoch 30, dan FC layer sebanyak 1.

## 13) Model 1 (VGG Modified)
Berdasarkan  hasil  percobaan  terbaik  pada  sub  bab  4.1  adalah  model  Modified VGG dengan iterasi Epoch 30, maka ini menjadi acuan untuk percobaan berikutnya. Pada  percobaan  ini  digunakan  model  modified  VGG  dengan  jumlah  epoch  (iterasi) sebanyak 30 kali dengan settingan variasi dropout [(0,2), (0.4), (0.6), (0.8)] dan  FC sebanyak  1  layer.  Pada  percobaan  2  Model  1  terhadap  dropout  0.2,  dari  hasil percobaan ini didapatkan akurasi sebesar 91%, presisi sebesar 95%, Recall 94%, dan CPU  time  selama  3663  detik.  Pada  percobaan  2  Model  1  terhadap  dropout  0.4 dengan  Epoch  30  dan  FC  sebanyak  1  layer.  Dari  hasil  percobaan  ini  didapatkan akurasi sebesar 86%, presisi sebesar 97%, Recall 86%, dan CPU time (waktu proses) selama  3731  detik.  Pada  percobaan  2  terhadap  dropout  0.6,  didapatkan  akurasi sebesar  75%,  presisi  sebesar  98%,  Recall  73%,  dan  CPU  time  selama  3738  detik. Pada  percobaan  2  terhadap  dropout  0.8  didapatkan  akurasi  sebesar  90%,  presisi sebesar 95%, Recall 93%, dan CPU time selama 3686 detik.
14) Model 2 (VGG Modified + V3 Inception)
Pada percobaan ini digunakan model 2 dengan jumlah epoch (iterasi) sebanyak 30 kali dengan settingan variasi dropout [(0,2), (0.4), (0.6), (0.8)] dan FC sebanyak 1 Layer.  Pada  percobaan  2  Model  2  terhadap  dropout  0.2,  dari  hasil  percobaan  ini
didapatkan  akurasi  sebesar  90%,  presisi  sebesar  91%,  Recall  96%,  dan  CPU  time selama  3735  detik.  Pada  percobaan  2  Model  2  terhadap  dropout  0.4,  dari  hasil percobaan ini diperoleh akurasi sebesar 44%, presisi sebesar 98%, Recall 35%, dan CPU  time  selama  3712  detik.  Pada  percobaan  2  Model  2  terhadap  dropout  0.6, didapatkan  akurasi  sebesar  69%,  presisi  sebesar  98%,  Recall  65%,  dan  CPU  time selama  3712  detik.  Hasil  output  tersebut  menunjukkan  nilai  akurasi  yang  cukup lemah  dibandingkan  dengan  akurasi  model  2  Dropout  lainnya.  Pada  percobaan  2 Model 2 terhadap dropout 0.8, didapatkan hasil output dengan akurasi sebesar 85%, presisi sebesar 98%, Recall 85%, dan CPU time selama 3716 detik.

## 15) Model 3 (VGG 16 Original)
Pada percobaan ini digunakan model 3 dengan jumlah epoch (iterasi) sebanyak 30 kali dengan settingan variasi dropout [(0,2), (0.4), (0.6), (0.8)] dan FC sebanyak 1 Layer.  Pada  percobaan  2  Model  3  terhadap  dropout  0.2,  dari  hasil  percobaan  ini didapatkan  akurasi  sebesar  88%,  presisi  sebesar  97%,  Recall  89%,  dan  CPU  time (waktu  proses)  selama  9617  detik.  Percobaan  2  Model  3  terhadap  dropout  0.4 didapatkan  akurasi  sebesar  87%,  presisi  sebesar  99%,  Recall  87%,  dan  CPU  time selama 9841 detik. Pada percobaan model 3 terhadap dropout 0.6, didapatkan akurasi sebesar  51%,  presisi  sebesar  96%,  Recall  44%,  dan  CPU  time  selama  9965  detik. Pada percobaan model 3 terhadap dropout 0.8 didapatkan hasil output berupa  akurasi sebesar 30%, presisi sebesar 100%, Recall 19%, dan CPU time selama 9843 detik.

## 16) Hasil Akurasi Terhadap Percobaan 2 (Dropout)
Setelah  ketiga  model  hasil  percobaan  didapatkan,  tahap  selanjutnya  adalah klasifikasi  berdasarkan  nilai  akurasi  percobaan  2  parameter  dropout  terhadap  nilai akurasi.  Berikut  ini  adalah  hasil  dari  ketiga  percobaan  terhadap  parameter  dropout berdasarkan akurasi.

## Gambar 11 Hasil Akurasi Terhadap Percobaan 2
Dari  ketiga  percobaan  di  atas,  warna  merah  pada  diagram  batang  adalah  data akurasi  dari  dropout  0.2  yaitu  91%  pada  model  1  dan  model  2,  ini  menjadi  nilai akurasi  tertinggi  pada  percobaan  2  dari  semua  model,  sedangkan  pada  model  3
memiliki  akurasi  88%.  Warna  hijau  pada  diagram  batang  mewakili  nilai  akurasi dropout  0.4  dimana  model  1  memiliki  nilai  akurasi  86%,  model  2  dengan  hasil akurasi  44%  dan  model  3  dengan  nilai  akurasi  97%.  warna  biru  pada  gambar merupakan  nilai  akurasi  terhadap  parameter  dropout  0.6,  model  1  dengan  nilai akurasi  75%,  model  2  dengan  akurasi  69%  dan  model  3  dengan  nilai  akurasi  51%. Warna  kuning  mewakili  dropout  0.8  dengan  nilai  akurasi  90%  untuk  model  1, akurasi 85% untuk model 2 dan akurasi 30% untuk model 3.

## 17) Hasil Presisi Terhadap Percobaan 2 (Dropout)
Setelah  membahas  akurasi,  kemudian  dibahas  mengenai  hasil  presisi  terhadap percobaan 2 dengan parameter dropout terhadap nilai presisi. Berikut ini adalah hasil dari ketiga percobaan terhadap parameter dropout berdasarkan nilai presisi.

## Gambar 12 Diagram Hasil Presisi Terhadap
Percobaan 2 (Dropout)
Terdapat 5 variasi warna pada diagram batang di atas yang mewakili perlakuan parameter  dropout  terhadap  presisi.  Wana  merah  merupakan  perlakuan  percobaan dengan  dropout  0.2,  pada  model  1  dengan  nilai  presisi  95%,  pada  model  2  dengan presisi  96%  dan  model  3  dengan  nilai  presisi  97%.  Berbeda  dengan  warna  hijau, yang  mewakili  parameter  dropout  0.4,  pada  model  1  dan  model  3  diperoleh  presisi 97% dan model 2 dengan presisi 98%. Warna biru mewakili presisi terhadap dropout 0.6 dengan model 1 dan model 2 dengan nilai presisi 98% sedangkan model 3 dengan nilai  presisi  96%.  Warna  kuning  mewakili  presisi  terhadap  percobaan  2  terhadap dropout 0.8, pada model 1 memiliki nilai presisi 95%, model 2 dengan nilai 98% dan model 3 dengan nilai presisi tertinggi pada percobaan dropout yaitu 100%.

## 18) Hasil Recall Terhadap Percobaan 2 (Dropout)
Recall  merupakan  salah  satu  faktor  penentu  untuk  mengetahui  hasil  output proses yang terbaik dimana recall digunakan untuk memungkinkan faktor kesalahan dalam  menentukan  hasil.  Misalnya  pada  kasus  seseorang  terindikasi  kanker,  akan tetapi dari hasil pengolahan gambar tidak mendapatkan hasil kanker. Oleh karena itu
faktor  recall  ini  berperan  penting.dalam  pengolahan  gambar.  Dari  percobaaan  yang telah dilakukan, diperoleh data yang digambarkan pada Gambar berikut ini.

## Gambar 13 Diagram Hasil Recall Ketiga Percobaan terhadap Dropout
Dari gambar di atas, warna merah merupakan nilai recall pada dropout 0.2, pada model  1  dan  model  2  memiliki  nilai  recall  yang  sama  yaitu  sebesar  94%  dan  pada model 3 dengan nilai recall 89%. Pada warna hijau mewakili parameter dropout 0.4 model  1  memiliki  nilai  recall  86%,  model  2  dengan  nilai  recall  35%  dan  model  3 dengan nilai 87%. warna kuning mewakili dropout 0.8, model 1 menghasilkan output dengan nilai recall 93%, model 2 dengan recall 85% dan model 3 dengan nilai recall 19% yang merupakan nilai recall terendah dari hasil percobaan ini.

## 19) CPU Time Terhadap Percobaan 2 (Dropout)
CPU  Time  merupakan  waktu  proses  yang  dibutuhkan  untuk  suatu  program bekerja.  Waktu  proses  yang  lebih  cepat  merupakan  faktor  yang  dibutuhkan  dan menjadi  pilihan  dalam  penelitian  ini.  Berikut  ini  merupakan  gambaran  hasil  dari ketiga percobaan terhadap parameter Dropout berdasarkan CPU Time.
Gambar 14 Diagram Hasil CPU Time ketiga Percobaaan terhadap Dropout
Warna merah mewakili parameter dropout 0.2 dengan cpu time model 1 selama 3663 detik, model 2 selama 3735 detik, dan model 3 selama 9671 detik. Warna hijau mewakili  parameter  dropout  0.4  dengan cpu  time  pada model  1  selama  3731  detik, model 2 selama 3712 detik, dan model 3 selama 9841 detik. Warna biru merupakan parameter dropout 0.6 dengan cpu time model 1 membutuhkan cpu time selama 3738 detik,  model  2  selama  3716  detik  dan  model  3  selama  9965  detik.  Terakhir,  warna kuning  merupakan  hasil  output  cpu  time  pada  dropout  0.8,  model  1  membutuhkan waktu proses selama 3686 detik, model 2 selama 3716 detik dan 9843 detik.

## 20) Hasil Rata-Rata Akurasi, Presisi Dan Recall
Berdasarkan  hasil  olah  data  dari  ketiga  percobaan  menghasilkan  detail  akurasi, presisi  dan  recall,  kemudian  ditarik  rata-rata  dengan  rumus  jumlah  dari  akurasi, presisi, recall dibagi tiga. Hasil data tersebut disajikan dalam gambar berikut ini.
Gambar 15

## Diagram Hasil Rata-Rata Dari
Ketiga Percobaan Terhadap Dropout
Berdasarkan  hasil  output  proses,  pada  data  config  dropout  0.2  yang  disajikan dalam diagram batang berwarna merah, untuk model 1 memiliki nilai rata-rata 93%, model 2 memiliki nilai rata-rata 93%, dan model 1 dengan nilai rata-rata 91%. Dari data config dropout 0.2 tersebut, ini berarti perlakuan model 1 memiliki hasil output proses lebih baik daripada perlakuan model 3. Begitu juga dengan perlakuan model 2 memiliki hasil output proses lebih baik secara akurasi, presisi dan recall dibandingan dengan  model  3.  Data  config  dropout  0.4,  digambarkan  dengan  diagaram  batang berwarna  hijau.  Pada  percobaan  model  3  memiliki  hasil  output  proses  dengan  nilai rata-rata  90%.  Dibandingkan  dengan  perlakuan  percobaan  model  1  memiliki  hasil output proses sebesar 89% dan percobaan model 2 dengan hasil output rata-rata 59%. Hal  ini  menjelaskan  bahwa  perlakuan  percobaan  model  1  dan  percobaan  model  2 memiliki hasil output proses kurang optimal dibandingkan dengan percobaan model 3.  Warna  biru  merupakan  hasil  olah  data  config  dropout  0.6  dimana  model  1 memiliki  hasil  output  proses  senilai  82%  dan  model  2  dengan  nilai  84%.  Bila dibandingkan  dengan  perlakuan  model  3,  nilai  hasil  prosesnya  adalah  63%,  lebih kecil  dibandingkan  percobaan  model  1  dan  model  2.  Hasil  percobaan menunjukkan
bahwa model 1 menunjukkan hasil output lebih baik dibandingkan model 3. Warna kuning mewakili data dropout 0.8, pada model 1 menunjukkan angka 92% dan model 2 menunjukkan hasil output rata-rata 89%, sedangkan model 3 memiliki hasil output proses  49%.  berdasarkan  grafik  di  atas  secara  perbandingan  rata-rata  hasil  akurasi, presisi  dan  recall,  maka  perlakuan  terbaik  adalah  gambar  berwarna  merah  yaitu percobaan terhadap dropout 0.2 pada model 1 dan model 2.

## 21) Hasil  Percobaan  2  Berdasarkan  Hasil  Rata-Rata  Akurasi,  Presisi  Dan  Recall Terhadap CPU Time
Menurut  data  yang  disajikan  dalam  pembahasan  di  atas,  ditarik  kesimpulan bahwa percobaan dropout 0.2 model 1 dan model 2 memiliki hasil output terbaik dari segi  rata-rata  nilai  akurasi,  presisi  dan  recall.  Berdasarkan  studi  literatur  yang  telah dilakukan,  penulis  berkesimpulan  bahwa  waktu  proses  (cpu  time)  yang  lebih  cepat belum  tentu  mendapatkan  hasil  yang  maksimal.  Akan  tetapi  dalam  percobaan  ini tujuan penulis adalah bagaimana mempercepat estimasi waktu (cpu time) dari VGG 16  Original.  Berdasarkan  0gambar  10  di  atas,  perlakuan  terbaik  ditunjukkan  pada model  1  dan  model  2  percobaan  2  terhadap  config  dropout  0.2.  maka  untuk mengetahui perlakuan terbaik dari keduanya, dilihat berapa  lama waktu proses yang dibutuhkan.  Merujuk  Gambar  9,  dilihat  bahwa  model  1  dropout  0.2  membutuhkan cpu time selama 3663 detik dan model 2 membutuhkan 3735 detik. Maka percobaan terbaik adalah pada model 1 dropout 0.2.

## 22) Percobaan 3 Terhadap Parameter FC Layer
Setelah  melakukan  percobaan  pertama  dengan  parameter  epoch  yang menghasilkan epoch terbaik 30 dan percobaan kedua dengan parameter dropout yang menghasilkan  dropout  terbaik  0.2,  selanjutnya  pada  percobaan  ketiga  ini  parameter yang  di  uji  adalah  FC  Layer.  Ini  merupakan  parameter  uji  terakhir  pada  percobaan penelitian ini.

## 23) Model 1 (VGG Modified)
Hasil output yang diperoleh pada Model 1 FC 1 layer adalah nilai akurasi 91%, presisi 95%, recall 94%, dan CPU Time selama 3663 detik. Pada Model 1 FC 2 layer memiliki  hasil  output  dengan  akurasi  91%  presisi  94%,  recall  95%  dan  CPU  Time 3993  detik.  Pada  model  1  FC  3  diperoleh  hasil  output  berupa  akurasi  91%,  presisi 96%,  recall  93%  dan  CPU  Time  selama  3774  detik.  Pada  model  1  FC  4  layer diperoleh  hasil  output  berupa  akurasi  91%,  presisi  96%,  recall  94%  dan  CPU  Time selama  3806  detik.  Dan  pada  model  1  FC  5  Layer  diperoleh  hasil  output  berupa akurasi 90%, presisi 95%, recall 94% dan CPU Time selama 3811 detik.
24) Model 2 (VGG Modified + V3 Inception)
Pada  model  2  terhadap  FC  1  layer  diperoleh  hasil  output  berupa  akurasi  91%, presisi  96%,  recall  94%  dan  CPU  Time  selama  3735  detik.  Pada  model  2  terhadap FC  2  layer  diperoleh  hasil  output    berupa  akurasi  sebesar  92%,  presisi  93%,  recall 97%, dan CPU Time selama 3773 detik. Pada model 2 terhadap FC 3 layer diperoleh hasil  output  berupa  akurasi  91%,  presisi  93%,  recall  97%  dan  CPU  Time  selama 3771  detik.  Pada  model  2  terhadap  FC  4  layer.  Diperoleh  output  berupa  akurasi
sebesar 91%, presisi 96%, recall 93% dan CPU Time selama 3839  detik. Sedangkan pada model 2 dengan FC 5 layer diperoleh output berupa akurasi 91%, presisi 96% dan recall 94%, dengan CPU Time selama 3819 detik.

## 25) Model 3 (VGG 16 Original)
Pada model 3 terhadap FC 1 layer diperoleh output berupa akurasi 78%, presisi 97%  dan  recall  89%  dengan  CPU  Time  9671  detik.  Pada  model  3  terhadap  FC  2 layer diperoleh output berupa akurasi 81%, presisi 97% dan recall 93% dengan CPU Time  9755  detik.  terhadap  FC  3  layer  diperoleh  output  berupa akurasi  80%,  presisi 97%  dan  recall  91%  dengan  CPU  Time  9798  detik.  terhadap  FC  4  layer  diperoleh output  berupa  akurasi  80%,  presisi  96%  dan  recall  92%  dengan  CPU  Time  9755 detik.  terhadap  FC  5  layer  diperoleh  output  berupa  akurasi  88%,  presisi  97%  dan recall 89% dengan CPU Time 9983 detik.
26) Hasil Akurasi Terhadap Percobaan 3 (FC Layer)

## Gambar 16 Hasil Akurasi terhadap Percobaan 3
Warna merah, hijau, biru, kuning dan ungu merupakan hasil akurasi terhadap FC layer  pada  masing  masing  model  percobaan.  Warna  merah  pada  diagram  batang adalah  data  akurasi  dari  FC  1  layer  model  1  dengan  nilai  akurasi  sebesar  91%. Sedangkan  akurasi  pada model  2  memiliki  nilai akurasi  yang  sama  yaitu  91%.  Dan pada  model  3  nilai  akurasinya  lebih  kecil  yaitu  78%.  Warna  hijau  pada  gambar menunjukkan  akurasi  FC  2  layer  pada  model  1  dengan  nilai  91%  sedangkan  pada model 2 memiliki akurasi yang lebih yaitu 92%. Berbeda hasil akurasi pada model 3 dengan nilai 81%.Warna biru mewakili hasil ouput terhadap FC 3 layer dengan nilai akurasi  91%  ditunjukkan  pada  model  1,  akurasi  91%  pada  model  2,  dan  80%  pada model  3.  Warna  kuning  mewakili  hasil  ouput  terhadap  FC  4  layer  dengan  nilai akurasi  91%  pada  model  1,  akurasi  91%  pada  model  2,  dan  80%  pada  model  3. Warna ungu mewakili hasil ouput terhadap FC5 layer dengan nilai akurasi 91% pada model 1, akurasi 91% pada model 2, dan 88% pada model 3.

## 27) Hasil Presisi Terhadap Percobaan 3 (FC Layer)
Hasil  output  berupa  presisi  terhadap  percobaan  FC  Layer  disajikan  dalam gambar berikut ini.

## Gambar 17 Hasil Presisi Terhadap Percobaan 3
Warna  merah  mewakili  hasil  ouput  terhadap  FC  1  layer  menghasilkan  output dengan presisi 95% pada model 1, akurasi 96% pada model 2, dan 97% pada model 3.  Warna  hijau  mewakili  hasil  ouput  terhadap  FC  2  layer  dengan  presisi  94%  pada model  1,  akurasi  93%  pada  model  2,  dan  97%  pada  model  3.  Warna  biru mewakili hasil ouput terhadap FC 3 layer dengan presisi 96% pada model 1, akurasi 93% pada model 2, dan 97% pada model 3. Warna kuning mewakili hasil ouput terhadap FC 4 layer  dengan  presisi  yang  sama  yaitu  96%  pada  model  1,  model  2,  dan  model  3. Warna  ungu  mewakili  hasil  ouput  terhadap  FC  5  layer  dengan  presisi  95%  pada model 1, akurasi 96% pada model 2, dan 97% pada model 3.

## 28) Hasil Recall Terhadap Percobaan 3 (FC Layer)

## Gambar 18 Hasil Recall Terhadap Percobaan 3
Warna  merah  pada  diagram  batang  adalah  data  recall  dari  FC  1  layer  model  1 dengan  nilai  recall  sebesar  94%.  Sedangkan  pada  model  2  menghasilkan  output berupa  recall  94%.  Dan  pada  model  3  nilai  recall  lebih  rendah  yaitu  89%.  Warna hijau  pada  diagram  batang  adalah  data  recall  dari  FC  2  layer  model  1  dengan  nilai recall  sebesar  95%.  Sedangkan  recall  pada  model  2 memiliki  nilai  recall  97%.  Dan
pada  model  3  nilai  recall  lebih  rendah  yaitu  93%.  Warna  biru  pada  diagram  batang adalah  data  recall  dari  FC  3  layer  model  1  dengan  nilai  recall  sebesar  93%. Sedangkan  recall  pada  model  2  memiliki  nilai  recall  yaitu  97%.  Dan  pada model 3 nilai recall lebih rendah yaitu 91%. Warna kuning pada diagram batang adalah data recall  dari  FC  4  layer  model  1  dengan  nilai  recall  sebesar  94%.  Sedangkan  recall pada  model  2  memiliki  nilai  recall  yang  sama  yaitu  93%.  Dan  pada  model  3  nilai recall  lebih  rendah  yaitu  92%.  Warna  ungu  pada  diagram  batang  adalah  data  recall dari FC 5 layer model 1 dan model 2 dengan nilai recall yang sama yaitu 94%. Dan pada model 3 nilai recall lebih rendah yaitu 89%.

## 29) CPU Time Terhadap Percobaan 3 (FC Layer)
Warna  merah  pada  gambar  merupakan  waktu  proses  yang  dibutuhkan  untuk config  FC  1  layer  bekerja.  Pada  model  1  membutuhkan  cpu  time  (waktu  proses) selama  3663  detik,  model  2  membutuhkan  cpu  time  selama  3735  detik.  Sedangkan model  VGG  16  original  membutuhkan  cpu  time  yang  lebih  lama  yaitu  9671  detik. modified VGG (model 1) terhadap percobaan FC 1 layer memiliki keunggulan pada efisiensi waktu proses (cpu time). Kemudian warna hijau merupakan perlakuan FC 2 layer  dimana  pada  model  1  membutuhkan  cpu  time  selama  3993  detik,  sedangkan model  2  dengan  cpu  time  3773  detik,  dan  model  3  dengan  cpu  time  9755  detik. Warna biru mewakili output cpu time pada FC 3 layer, model 1 dibutuhkan cpu time selama 3774 detik, model 2 dengan cpu time selama 3771 detik, dan model 3 dengan cpu time selama 9798 detik.  Warna kuning dengan CPU time pada model 1 selama 3806 detik, model 2 selama 3839 detik, dan model 3 selama 9816 detik. Warna ungu mewakili  cpu  time  terhadap  percobaan  FC    layer  dimana  model  1  membutuhkan 3811 detik, model 2 membutuhkan 3819 detik dan model 3 selama 9983 detik.
Gambar 19
Diagram Hasil CPU Time Ketiga Percobaaan
Terhadap FC Layer

## 30) Hasil Rata-Rata Akurasi, Presisi Dan Recall
Berdasarkan  hasil  olah  data  dari  ketiga  percobaan  menghasilkan  detail  akurasi, presisi  dan  recall,  kemudian  ditarik  rata-rata  dengan  rumus  jumlah  dari  akurasi, presisi, recall dibagi tiga. Hasil data tersebut disajikan dalam gambar berikut ini.
Gambar 20

## Hasil Akurasi, Presisi, Dan Recall Terhadap Percobaan 3
Dari grafik di atas menggambarkan hasil output berupa rata-rata akurasi, presisi dan recall. Warna merah mewakili rata-rata output terhadap FC 1 layer dengan nilai rata-rata 93% pada model 1, 93% pada model 2, dan 88% pada model 3. Data config FC  2  layer,  digambarkan  dengan  diagram  batang  berwarna  hijau.  Pada  percobaan model 1 memiliki hasil output 93%, model 2 dengan rata-rata output proses sebesar 94%  dan  model  3  sebesar  90%.  Data  Config  FC  3  layer  digambarkan  dengan diagram  batang  berwarna  biru.  Model  1  dan  model  2  memiliki  hasil  output  proses senilai  0.93  dan  model  3  dengan  nilai  0.89.  Demikian juga  dengan  data  FC  4  layer diwakili oleh diagram batang berwarna kuning, model 1 dan  model 2 menunjukkan angka  yang  sama  yaitu    0.93.  Sedangkan  model  3  memiliki  hasil  output  proses sebesar 0.89. Untuk FC 5 layer diwakili oleh diagram batang berwarna ungu. Model 1  menunjukkan  angka  0.78  dan  model  2  menunjukkan  hasil  proses  output  senilai 0.93.  Dan  untuk  model  3  menghasilkan  nilai  0.91.  Berdasarkan  grafik  diatas, perbandingan  rata-rata  akurasi,  presisi,  dan  recall,  maka  perlakuan  yang  terbaik adalah gambar yang berwarna hijau yang berarti perlakuan FC 2 layer pada model 2 dengan nilai rata-rata output proses sebesar 94%.
31) Hasil  Percobaan  3  Berdasarkan  Hasil  Rata-Rata  Akurasi,  Presisi  Dan  Recall Terhadap CPU Time
Dari  data  yang  disajikan  di  atas,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  percobaan terhadap FC layer terbaik pada percobaan model 3 dengan FC  2 layer. Waktu proses yang dibutuhkan selama 3773 detik untuk menghasilkan output kerjanya.

## Kesimpulan
Penelitian  ini  dilakukan  mengunakan  3  jenis  model  percobaan,  yaitu  Model  1 dengan menggunakan Modified VGG, Model 2 dengan kombinasi Modified VGG dan V3 inception, dan Model 3 dengan menggunakan VGG 16 original. Setiap model yang mana  dari  ketiga  percobaan  model  tersebut  diukur  berdasarkan  parameter  Epoch, Dropout, dan FC Layer. Dari hasil dan pembahasan yang telah dijabarkan di atas, dapat ditarik kesimpulan bahwa perlakuan terbaik dimiliki oleh perlakuan masing-masing dari ketiga parameter percobaan tersebut.
Pada  parameter  Epoch,  perlakuan  terbaik  diperoleh  dari  Epoch  30  dengan  niali rata-rata  akurasi,  presisi  dan  recall  sebesar  0.93  pada  Model  1  dan  Model  2  dengan dropout 0.2 dan FC 2 layer. Namun dari segi efisiensi waktu proses (CPU Time) Model 1  lebih  cepat  daripada  Model  2  dengan  selisih  waktu  proses  selama  72  detik.  Waktu proses yang dibutuhkan Model 1 adalah 3663 detik. Pada parameter DropOut, diperoleh skor  rata-rata  akurasi,  presisi  dan  recall  dengan  skor  0.93  pada  Model  1  dan  Model  2 dengan  nilai  dropout  0.2.  Percobaan  terbaik  ditentukan  dari  waktu  proses  tercepat diantara  keduanya,  yaitu  dengan  waktu  proses  3663  detik  oleh  Model  1  dengan settingan  dropout  0.2,  iterasi  Epoch  30  dan  FC  sebanyak  1  layer.  Pada  parameter  FC Layer, model terbaik diperoleh FC sebanyak 2 Layer oleh Model 2 dengan skor rata-rata 0.94, dan waktu proses yang dibutuhkan Model 2 adalah selama 3773 detik.

## BIBLIOGRAFI
Aditya, Yanuar. R. (2018). Fully Connected Layer CNN dan Implementasinya.
Arfienda,  Prahariezka.  (2019).  Materi  Pendamping  Memahami  Convolutional  Neural Networks  Dengan  Tensorflow.  Retrieved  from  https://algorit.ma/blog  website: https://algorit.ma/blog/convolutional-neural-networks-tensorfflow/
Cruz-Roa,  Angel,  Basavanhally,  Ajay,  González,  Fabio,  Gilmore,  Hannah,  Feldman, Michael,  Ganesan,  Shridar,  Shih,  Natalie,  Tomaszewski,  John,  &  Madabhushi, Anant.  (2014).  Automatic  detection  of  invasive  ductal  carcinoma  in  whole  slide images  with  convolutional  neural  networks. Medical  Imaging  2014:  Digital Pathology , 9041 , 904103. SPIE.
Janowczyk, Andrew, & Madabhushi, Anant. (2016). Deep learning for digital pathology image  analysis:  A  comprehensive  tutorial  with  selected  use  cases. Journal  of Pathology Informatics , 7 (1), 29.
Jiménez,  Gabriel,  &  Racoceanu,  Daniel.  (2019).  Deep  learning  for  semantic segmentation  vs.  classification  in computational  pathology:  application to  mitosis analysis in breast cancer grading. Frontiers in Bioengineering and Biotechnology , 7 , 145.
Karpathy.  (2019).  CS231n  Convolutional  Neural  Networks  for  Visual  Recognition. Stanford University. Retrieved from http://cs231n.github.io website: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/
Pokharna, Harsh. (2016). The Best Explanation of Convolutional Neural Networks ion the Internet. Retrieved from https://medium.com website:
https://medium.com/technologymadeeasy/the-best-explanation-of-convolutional- neural-networks-on-the-internet-fbb8b1ad5df8
Putra, Darma. (2010). Pengolahan citra digital . Penerbit Andi.
Putra,  Nico  Ardimas.  (2019).  Convolutional  Neural  Networks.  Retrieved  from http://medium.com website: http://medium.com/ @16611025/convolutional- network-cnn2b1f7a97184e
Putranto, Benedictus Yoga Budi, Hapsari, Widi, & Wijana, Katon. (2011). Segmentasi warna  citra  dengan  deteksi  warna  HSV  untuk  mendeteksi  objek. Jurnal Informatika , 6 (2).
RI,  Buletin  Kanker  Kementrian  Kesehatan.  (2019).  Biro  Komunikasi  dan  Pelayanan Masyarakat, Kementerian Kesehatan RI. Retrieved from https://www.depkes.go.id/ website:  https://www.depkes.go.id/article/view/19020100003/hari-kanker-sedunia- 2019.html
Sarıgül,  Mehmet,  Ozyildirim,  Buse  Melis,  &  Avci,  Mutlu.  (2019).  Differential convolutional neural network. Neural Networks , 116 , 279–287.
Shen,  Wei  Chih,  Chen,  Shang  Wen,  Wu,  Kuo  Chen,  Hsieh,  Te  Chun,  Liang,  Ji  An, Hung,  Yao  Ching,  Yeh,  Lian  Shung,  Chang,  Wei  Chun,  Lin,  Wu  Chou,  &  Yen, Kuo  Yang.  (2019).  Prediction  of  local  relapse  and  distant  metastasis  in  patients with  definitive  chemoradiotherapy-treated  cervical  cancer  by  deep  learning  from [18F]-fluorodeoxyglucose  positron  emission  tomography/computed  tomography. European Radiology , 29 (12), 6741–6749.
Titania,  Barlinda.  (2019).  Convolutional  Neural  Networks  (CNN)  in  R  [Part  1]-Deep Learning on Medium.
Torina,  Yolla.  (2019).  Deep  Learning.  Retrieved  from  https://mc.ai/deep-learning-di-r website: https://mc.ai/deep-learning-di-r/ (diakses tanggal 2 September 2019)
Wang, Shui Hua, Xie, Shipeng, Chen, Xianqing, Guttery, David S., Tang, Chaosheng, Sun,  Junding,  &  Zhang,  Yu  Dong.  (2019).  Alcoholism  identification  based  on  an AlexNet transfer learning model. Frontiers in Psychiatry , 10 , 205.
William,  W.,  Ware,  A.,  Basaza-ejiri,  A.  H.,  &  Obungoloch,  J.  (2018).  Computer Methods  and  Programs  in  Biomedicine  A  review  of  image  analysis  and  machine learning  techniques  for  automated  cervical  cancer  screening  from  pap-smear images. Comput. Methods Programs Biomed. , 164 , 15–22.
Winda  Dwi  Tanti,  Endah  Purwanti,  Adri  Supardi.  (n.d.).  Jurnal  Identifikasi  Kanker Serviks  Dari  Citra  Papsmear  Berbasis  Kecerdasan  Buatan.  Retrieved  from Universitas  Airlangga.  Surabaya  website:  http://journal.unair.ac.id/download- fullpapers-jft461da392a8full.pdf
Copyright holder: Jefry Sunupurwa Asri (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: