Deteksi Parasit Plasmodium pada Citra Mikroskopis Hapusan Darah dengan Metode Deep Learning
NOR KUMALASARI CAECAR PRATIWI, NUR IBRAHIM, YUNENDAH NUR FU’ADAH, SYAMSUL RIZAL
Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik Elektro, Universitas Telkom, Indonesia Email: caecarnkcp@telkomuniversity.ac.id
Received 26 September 2020 | Revised 17 Oktober 2020 | Accepted 27 Oktober 2020

## ABSTRAK
Parasit  plasmodium  merupakan  makhluk  protozoa  bersel  satu  yang  menjadi penyebab  penyakit  malaria.  Plasmodium  ini  dibawa  melalui  gigitan  nyamuk anopheles betina. Dalam World Malaria Report 2015 menyatakan bahwa malaria telah menyerang sedikit  106 negara di dunia. Di Indonesia sendiri, Papua, NTT dan  Maluku  merupakan  wilayah  dengan  kasus  positif  malaria  tertinggi.  Malaria telah  menjadi  masalah  yang  serius,  sehingga  keberadaan  sistem  diagnosa otomatis  yang  cepat  dan  handal  sangat  diperlukan  untuk  proses  perlambatan penyeberan dan pembasmian epidemi. Dalam penelitian ini akan dirancang sistem yang  mampu  mendeteksi  parasit  malaria  pada  citra  mikroskopis  darah menggunakan  arsitekur  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  sederhana.  Hasil pengujian menunjukkan bahwa metode yang diusulkan memberikan presisi dan recall sebesar 0,98 dan f1-score sebesar 0,96 serta akurasi 95,83%.
Kata kunci : parasit, malaria, convolutional neural network, citra mikroskopis

## ABSTRACT
Plasmodium  parasites  are  single-celled  protozoan  creatures  that  cause  malaria. Plasmodium is carried through the bite of a female Anopheles mosquito. The World Malaria Report 2015 states that malaria has attacked at least 106 countries in the world. In Indonesia itself, Papua, NTT and Maluku are the regions with the highest positive cases of malaria. Malaria has become a serious problem, so the existence of a fast and reliable automatic diagnosis system is indispensable for the process of slowing down the spread and eliminating the epidemic. In this study, a system capable  of  detecting  malaria  parasites  in  microscopic  images  of  blood  will  be designed  using  a  simple  Convolutional  Neural  Network  (CNN)  architecture.  The test results show that the proposed method provides precision and recall of 0,98, f1-values of 0.96 and accuracy of 95,83%.
Keywords : parasites, malaria, convolutional neural network, microscopic image

## 1. PENDAHULUAN
Malaria  menjadi  penyakit  serius  yang  disebabkan  oleh  parasit  dari  genus  plasmodium, ditularkan ke manusia melalui gigitan nyamuk betina dari spesies anopheles yang sebelumnya telah terinfeksi (Talapko, 2019) . Penyakit malaria paling umum ditemukan di Sub-Saharan Afrika (SSA), pada tahun 2018 menyumbang sekitar 94% kematian akibat malaria di seluruh dunia,  dimana  64%  adalah  anak  di  bawah  usia  lima  tahun (WHO,  2019),  (Ouedraogo, 2020) . Sedangkan di Indonesia, data tahun 2015 menyebutkan bahwa Papua, Papua Barat, NTT, Maluku dan Maluku Utara adalah lima provinsi dengan angka Annual Parasite Incidence (API) malaria tertinggi (Kemenkes, 2016) . API sendiri adalah angka kasus positif malaria per 1000 penduduk dalam rentang waktu satu tahun. Malaria memiliki beberapa gejala yang sangat mudah dikenali seperti; demam, kesulitan bernapas, kelelahan, dan sakit kepala akut. Gejala  malaria  muncul  dalam  10  sampai  15  hari  setelah  gigitan  infektif (Chanda,  2020) . Terdapat beberapa metode yang digunakan dalam diagnosa malaria, yang paling sederhana yaitu mikroskopis, Rapid Diagnostic Tests (RDT), sampai dengan metode Polymerase Chain Reaction (PCR) (Mbanefo & Kumar, 2020).
Selain  metode  diagnosa  medis  di  atas,  banyak  juga  peneliti  yang  melakukan  studi  terkait diagnosa malaria berbasis citra medis, termasuk menggunakan machine learning. Kehadiran sistem  diagnosis  berbasis  pengolahan  citra  ini  diharapkan  mampu  mempercepat  proses screening  awal  apakah  seseorang  sudah  terinfeksi  parasit  plasmodium.  Penelitian  yang dilakukan  oleh  Tasdemir  Qanbar  dan  melakukan  pendekatan deep  learning  dengan menggunakan  lima  arsitektur  berbeda,  yaitu; Alexnet,  VGG16,  MobileNetV2,  ResNet50  dan RAN (Qanbar, 2019) . Hasil pengujian diperoleh bahwa RAN menghasilkan akurasi terbaik sebesar 95,51% dan MobileNetV2 memberikan performansi terburuk dengan akurasi sebesar 50%. Masud  dkk  melakukan  penelitian  terkait  deteksi parasit  malaria menggunakan  model CNN yang terdiri dari empat blok konvolusi dan dua lapis fully connected (Masud, 2020) . Setiap blok konvolusi terdiri dari lapis konvolusi, max pooling, batch normalization dan dropout. Pengujian dilakukan untuk epoch 50, batch size 32, SGD optimizer serta skenario perubahan nilai learning rate pada rentang 1 × 10 sampai 1 × 10 . Performansi sistem ditinjau dari parameter  akurasi,  AUC,  presisi, recall,  sensitivitas,  f1-score  dan  MCC.  Hasil  penelitian memberikan nilai akurasi sebesar 97,3%, AUC, presisi, recall, sensitivitas dan f1-score sebesar 0,97,  serta  MCC  sebesar  0,9417.  Penelitian  yang  dilakukan  Qanbar  dan  Masud  ini menggunakan dataset yang sama, terdiri dari 27.558 citra yang dibagi ke dalam dua kelas, yaitu terinfeksi parasit dan tidak terinfeksi. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Shah dkk, melakukan  deteksi  parasit  malaria  menggunakan  CNN  sederhana  yang  terdiri  dari  tiga convolutional layer, dimana setiap layer menggunakan filter sebanyak 32, 64 dan 128 (Shah, 2020) . Model didesain dengan menggunakan aktivasi RelU, algoritma pengoptimalan Adam, dan dropout sebesar 50%. Jumlah data yang digunakan adalah 17.460 citra, dibagi menjadi 8.760 citra terinfeksi parasit dan sisanya sebagai citra tidak terinfeksi. Hasil pengujian untuk deteksi  citra  terinfeksi  adalah  nilai  akurasi  sebesar  95,26%  dan error  rate  sebesar  4.74%. Sedangkan pada saat melakukan deteksi terhadap citra tidak terinfeksi, performansi sistem terukur dengan nilai akurasi sebesar 94,28% dan error rate 5,72%.  Pada tahun 2017 Kristofer, Pilarita dan Prospero melaporkan hasil penelitain terkait deteksi parasit malaria menggunakan arsitektur Inception v3 CNN, dengan total dataset terdiri dari 363 citra berukuran 2592  ×  1944 piksel (Penas,  2017) .  Hasil  pengujian  diperoleh  akurasi  dan  sensitivitas  masing-masing sebesar  92,4%  dan  95,2%.  Zein  melakukan  penelitian  terkait  deteksi  penyakit  malaria menggunakan citra medis dengan arsitektur CNN ResNet, diperoleh akurasi pengujian sebesar 97% (Zein, 2019) . Dalam laporan penelitiannya, tidak ditemukan informasi terkait kedalam hidden layer Resnet dan jumlah data latih/uji yang digunakan.
Pada  penelitian-penelitian  terdahulu  yang  telah  disebutkan  di  atas,  umumnya  telah menghasilkan  kinerja  sistem  yang  baik  (akurasi  diatas  90%),  tetapi  harus  dibayar  dengan tingkat  komplesitas  sistem  yang  tinggi.  Adapun  sistem  yang  dibangun  dengan  model sederhana (tiga lapis konvulusi saja) tetapi memiliki kelemahan pada terbatasnya jumlah data yang digunakan. Menjawab kelemahan tersebut, dalam penelitian ini akan dibangun sebuah sistem deteksi parasit malaria pada citra mikroskopis hapusan darah menggunakan model CNN sederhana.  Total citra dalam dataset berjumlah 27.560 citra, terbagi menjadi citra terinfeksi parasit dan tidak terinfeksi parasit.
Rumusan masalah yang akan diangkat dalam penelitian diantaranya adalah merancang sistem deteksi keberadaan parasit plasmodium pada citra mikroskopis darah menggunakan arsitektur CNN sederhana, menganalisa performansi sistem ditinjau dari nilai presisi, recall, f1-score dan akurasi. Analisa performansi dilakukan terhadap skenario penggunaan algoritma optimasi yang berbeda-beda. Adapun yang menjadi tujuan dari penelitian ini bukan memberikan kebaruan metode  untuk  deteksi  parasit  plasmodium,  tetapi  dapat  dijadikan  sebagai overview  dalam penelitian  yang  terkait  deteksi  berbasis  citra.  Tulisan  ini  diharapkan  mampu  memberikan gambaran menyeluruh tentang keberadaan sistem deteksi parasit plasmodium sebagai upaya untuk membantu tenaga medis dalam percepatan proses diagnosa klinis.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 CNN
Convolutional  Neural  Networks  (CNN),  merupakan  jenis  neural  network  yang  kerjanya menyerupai  proses  kerja  otak  manusia (Kim, 2017) .  Beberapa  tahun  terakhir,  CNN  telah banyak digunakan dalam deteksi citra medis seperti retina, fundus, rontgen dada, CT X-ray, kanker payudara, analisis citra jantung, perut dan muskuloskeletal. CNN yang dalam beberapa sumber  juga  menuliskan  sebagai  ConvNets,  dibangun  oleh  setidaknya  4  komponen,  yaitu convolutional layer, pooling layer, fungsi aktivasi dan fully connected layer (Indolia, 2018) . Seperti  yang  telihat  pada  Gambar  1  dibawah,  CNN  akan  mengatur neuron-neuronnya  dan membentuknya  menjadi  tiga  dimensi  (lebar,  tinggi  dan  kedalaman),  di  akhir neuron  akan didefinisikan sebagai satu layer (Hariyani, 2020) .
Gambar 1. Tipikal Arsitektur CNN
Keluaran dari convolutional layer disebut dengan feature map, mendiskripsikan ciri-ciri unik dari  citra. Convolutional  layer  teridiri  dari  filter  yang  berfungsi  untuk  melakukan  proses konvolusi pada matriks citra masukan. Ide utama dari penggunaan pooling layer adalah untuk mereduksi kompleksitas model yang digunakan dengan cara mengurangi jumlah parameter
untuk proses komputasi (Albawi, 2017) . Kompleksitas model yang tinggi memicu terjadinya kondisi over-fitting. Proses pengurangan parameter dilakukan dengan cara menggabungkan beberapa piksel ketetanggaan dan menjadikanya satu nilai. Proses pooling yang paling umum digunakan adalah max pooling dan average pooling.

## 2.2  Dataset
Dataset yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Kaggle Malaria Cell Images Dataset (Medicine, 2017) . Total citra yang digunakan adalah 27.560, dibagi menjadi dua kelas yaitu citra  terinfeksi  parasit  malaria  ( parasitized)  dan  citra  tidak  terinfeksi  parasit  malaria ( uninfected). Dari total data, komposisi 75% (20670 citra) digunakan sebagai data latih dan sisanya sebagai data uji.
Parasitized

## Uninfected

## Gambar 3. Sample Dataset yang Digunakan

## 2.3  Rancangan Sistem
Pertama-tama  citra  akan  di- resizing  menjadi 𝟔𝟒  ×  𝟔𝟒 piksel,  citra  ini menjadi masukan ke CNN model yang dirancang. Berdasarkan Tabel 1 dan Gambar 4 di bawah, model CNN yang terdiri  dari  tiga hidden  layer.  Disetiap  hidden  layer,  citra  masukan/feature  map  akan dikonvolusi dengan filter berukuran 𝟑  ×  𝟑 , menghasilkan kanal keluaran untuk setiap layer masing-masing sebesar 16, 32 dan 64. Setelah melewati proses konvolusi, disetiap layer akan dilakukan proses RelU aktivasi dan max-pooling. Di akhir, terjadi proses flatten, yang berfungsi untuk mengubah fitur citra dari tiga dimensi menjadi satu dimensi agar dapat diklasifikasikan. Pengklasifikasi menggunakan Sigmoid, paling umum untuk binary classification.
Tabel 1. Detail Model CNN yang Diusulkan Layer (Type) Output Shape Parameter Input Image 64, 64, 3 0 Convolutional#1 64, 64, 16 448 RelU Activation#1 64, 64, 16 0 Max-Pooling#1 32, 32, 16 0 Convolutional#2 32, 32, 32 4640 RelU Activation#2 32, 32, 32 0 Max-Pooling#2 16, 16, 32 0 Convolutional#3 16, 16, 64 18496 RelU Activation#3 16, 16, 64 0 Max-Pooling#3 8, 8, 64 0 Dropout 8, 8, 64 0 Flatten 4096 0 Dense 2 8194
Input Images 64 × 64 px 3 × 3 Conv#1 RelU Activation#1 Max-Pooling#1 3 × 3 Conv#2 RelU Activation#2 Max-Pooling#2 3 × 3 Conv#3 RelU Activation#3 Max-Pooling#3 Fully Connected Layer Sigmoid Output Parasitized Uninfected
Gambar 4. Model CNN yang Diusulkan

## 2.4 Evaluasi
Confusion  matrik  berisi  informasi  terkait  klasifikasi  data  aktual  dan  prediksi  yang  telah dilakukan oleh classifier (Santra, 2012) . Dalam proses pengumpulan data analisis, data dari confusion matrik bisa digunakan untuk proses evaluasi performansi kinerja sistem. Tabel 2 dibawah menggambarkan Confusion matrik untuk proses klasifikasi dua kelas, yaitu Uninfected dan Parasitized.
Tabel 2. Confusion Matrik untuk Klasifikasi Dua Kelas (Uninfected dan Parasitized)
Predicted Parasitized Predicted Uninfected Actual Parasitized True Positive (TP) False Negative (FN) Actual Uninfected False Positive (FP) True Negative (TN)
Dari confusion  matrik  bisa  dicari  besarnya  parameter  presisi,  recall,  f1-score  dan  akurasi. Presisi adalah perbandingan data prediksi positif yang secara aktual benar positif, terhadap keseluruhan  data yang terprediksi positif. Recall adalah perbandingan data prediksi positif yang secara aktual benar positif, terhadap keseluruhan data aktual positif. Sangat sulit untuk membandingkan  dua  model  dengan  presisi  yang  tinggi  dan recall  yang  rendah,  atau sebaliknya. Untuk melihat bagaimana perbandingannya, digunakan parameter f1- score, yaitu besarnya rata-rata harmonik dari presisi dan recall. Parameter kinerja terakhir adalah akurasi, besarnya perbandingan jumlah data yang diprediksi secara positif terhadap total data.
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 (1) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 (2) 𝑓1 − 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2  × 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖  × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (3) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑁 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengujian  beserta  dengan  pembahasannya  secara  terperinci  akan  dituangkan  pada bagian  ini.  Simulasi  deteksi  parasit  malaria  dari  citra  mikroskopis  hapusan  darah  dilakukan menggunakan  bahasa  pemrograman  Python  dan library  deep  learning  Keras.  Total keseluruhan dataset dibagi menjadi dua, yaitu data latih dan uji, dengan perbandingan sebesar 75% : 25%. Proses latih menggunakan learning rate sebesar 10 dengan loss categorical cross-entropy  dan  dilakukan  iterasi  sebanyak  100  iterasi.  Sedangkan  untuk  algoritma optimizer, akan dilakukan  uji perbandingan terhadap  tujuh  optimizer yang berbeda; Adam, Nadam,  SGD,  RMSProp,  Adamax,  AdaDelta,  dan  AdaGrad.  Hasil  pengujian  akan  dievaluasi dengan menggunakan Persamaan (1), (2), (3) dan (4). Pengaruh algoritma optimizer Adam, Nadam,  SGD,  RMSProp,  Adamax,  AdaDelta,  dan  AdaGrad  akan  ditunjukkan  oleh confusion matrix di bawah ini.

## Gambar 5. Confusion Matrix untuk Optimizer yang Berbeda
Dari confusion matrix di atas, dapat dihitung besarnya presisi, recall dan f1-score untuk setiap optimizer. Dari Gambar 6 di bawah ini terlihat bahwa AdaDelta memberikan nilai presisi yang paling rendah, baik pada saat identifikasi citra terinfeksi parasit malaria ( parasitized). Presisi yang rendah pada AdaDelta memberikan arti bahwa optimizer ini memiliki kemampuan yang
rendah untuk mengenali citra uninfected, setidaknya terdapat 1.253 citra yang secara aktual adalah uninfected,  tetapi  terprediksi  sebagai  parasitized.  Sebaliknya,  nilai  recall  terendah diberikan oleh AdaDelta untuk citra uninfected, artinya sistem banyak melakukan kesalahan pada citra prediksi parasitized, padahal pada kenyataannya citra tesebut adalah yang tidak terinfeksi ( uninfected). Terdapat 862 citra yang terprediksi uninfected padahal kenyataannya citra tersebut adalah citra parasitized.
Gambar 6. Presisi, Recall dan f1-Score untuk Optimizer yang Berbeda
Sedangkan presisi dan recall terbaik diberikan oleh Optimizer RMSProp, dengan nilai presisi sebesar  0,98  untuk  citra uninfected  dan  recall  0,98  untuk  citra  parasitized.  Nilai  presisi menggambarkan tingkat ketepatan antara informasi citra yang sesungguhnya dengan jawaban atau prediksi yang diberikan oleh sistem. Dilihat dari nilai rata-rata presisi, recall dan f1-score, optimizer Adam, Nadam, RMSProp, dan AdaMax memiliki kinerja sama terbaik, dengan nilai rata-rata untuk masing-masing sebesar 0,96.
Gambar 7. Rata-Rata Presisi, Recall dan f1-Score untuk Optimizer yang Berbeda
Selain  besarnya  presisi,  recall  dan  f1-score,  selama  proses  pelatihan  dan  validasi  juga dievaluasi besarnya akurasi yang diperoleh. Besarnya akurasi  latih dan akurasi validasi dapat dilihat  dari  Gambar  8  dan  Gambar  9  di  bawah  ini.  Akurasi  latih  didapatkan  saat  model melakukan training  terhadap  20670  citra,  sedangkan  akurasi  validasi  diperoleh  saat  model melakukan pengujian terhadap 6890 citra. Dari Gambar 8 terlihat bahwa antara akurasi latih dan  akurasi  validasi  untuk  masing-masing optimizer,  nilai  akurasinya  tidak  mengalami perbedaan  yang  jauh,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  model  yang  diajukan  tidak mengalami over-fiiting maupun  under-fitting.  Kondisi  over-fitting  biasanya  disebabkan  oleh kompleksitas  model  yang  tinggi,  sehingga  model  akan  terlalu  fokus  melakukan training terhadap dataset tertentu, akibatnya akan mengurangi kemampuan model dalam melakukan prediksi  teradap  data  yang  baru.  Sedangkan underfitting  terjadi  ketika  model  tidak  bisa melakukan prediksi dengan tepat, baik untuk data latih maupun dataset baru yang serupa. Optimizer Nadam merupakan algoritma optimasi yang paling stabil nilai akurasi validasinya, dari awal iterasi sampai dengan akhir, selanjutnya diikuti oleh RMSProp dan Adam.
Gambar 8. Akurasi Latih dan Akurasi Validasi untuk Optimizer yang Berbeda
Dari  ketujuh  algoritma optimizer  yang  digunakan,  diperoleh  bahwa  akurasi  latih  rata-rata tertinggi  selama  100 epoch  diperoleh  saat  model  menggunakan  algoritma  pengoptimalan Adam,  dengan  nilai  sebesar  99,18%.  Sedangkan  untuk  akurasi  validasi  rata-rata  tertinggi selama  100  epoch  diperoleh  saat  proses updating  bobot  menggunakan  algoritma  optimasi RMSProp, dengan nilai sebesar 95,83%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa RMSProp memiliki kemampuan yang tinggi untuk memprediksi data uji dengan benar. Sementara untuk akurasi latih dan validasi terendah dihasilkan oleh AdaDelta optimizer.
Gambar 9. Akurasi Rata-Rata (100 epoch) untuk Optimizer yang Berbeda
Selain akurasi, hasil pengujian sistem juga menghasilkan nilai loss.  Nilai loss penting untuk dievalusi untuk mengetahui seberapa baik kerja optimizer.
Gambar 10. Loss Rate Latih dan Validasi untuk Optimizer yang Berbeda
Loss adalah ukuran kuantitatif penyimpangan atau perbedaan antara keluaran yang diprediksi dan keluaran aktual. Sederhananya bisa dikatakan sebagai ukuran kesalahan yang dibuat oleh jaringan  dalam  memprediksi  keluaran.  Nilai loss  menyiratkan  seberapa  baik  atau  buruk performansi model yang dirancang setelah dioptimalkan pada setiap iterasi. Pengoptimalan ini dilakukan  dengan  cara  meng- update  nilai  vektor  bobot  dengan  harapan  akan  mengurangi besarnya loss di setiap iterasi. Semakin rendah nilai loss, maka semakin baik modelnya (kecuali jika model tersebut over-fitting). Jika dilihat dari Gambar 10, optimizer Adam memberikan nilai loss  minimum  saat  proses training,  sedangkan  pada  validasi,  nilai  loss  optimizer  Adam cenderung meningkat pada setiap iterasi. Pada AdaDelta, SGD dan AdaGrad, walaupun untuk setiap  iterasi  nilai loss  terus  turun,  tetapi  nilai  loss  masih  cukup  tinggi.  Optimizer  yang memberikan nilai akurasi terbaik dan stabil yaitu RMSProp, ternyata memiliki nilai loss yang sedikit berfluktuatif pada iterasi tertentu.
Tabel 3. Perbanding Kinerja Model dengan Penelitian Sebelumnya Referensi Metode Jumlah Kelas Jumlah Dataset Akurasi (Qanbar, 2019) Alexnet 2 27558 92,64% VGG16 95,04% MobileNetV2 50,00% ResNet50 94,37% RAN 95,51% (Masud, 2020) CNN Sederhana (4 Convolutional Layer & 2 Fully Connected Layer) 2 27558 97,30% (Shah, 2020) CNN Sederhana (3 Convolutional Layer) 2 17460 95,26% (Penas, 2017) Inceptionv3 CNN 2 363 95,20% (Zein, 2019) Resnet (Jumlah Hidden Layer tidak disebutkan) 2 Tidak disebutkan 97% Sistem yang diusulkan (3 Convolutional Layer & 1 Fully Connected Layer) 2 27560 95,83%
Tabel 3 di atas memberikan informasi perbandingan kinerja model yang diusulkan terhadap kinerja  penelitian  sejenis  sebelumnya.  Akurasi  yang  pada  model (Masud,  2020) sebesar 97,30% diperoleh saat arsitektur menggunakan jumlah layer yang lebih dalam dari model yang diusulkan, sehingga semakin banyak fitur yang dapat diektraksi dan akurasi bisa meningkat. Tetapi jika dibandingkan dengan penelitian lain, model yang penulis usulkan memberikan nilai akurasi  yang  tinggi  yaitu  sebesar  95,83%,  dengan  kompleksitas  komputasi  yang  cukup sederhana.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian memberikan kesimpulan bahwa model CNN sederhana yang terdiri dari tiga hidden layer, dimana setiap hidden layer terdiri dari convolutional layer, RelU aktivasi dan max-pooling dapat melakukan identifikasi adanya parasit malaria pada citra mikroskopis hapusan darah. Model  menggunakan  learning rate sebesar 0,001 dengan  optimizer yang digunakan  adalah Adam,  Nadam,  RMSProp,  SGD,  AdaMax,  AdaDelta,  dan  AdaGrad.  Hasil  pengujian  dengan menggunakan  tujuh  optimizer  yang  berbeda,  diperoleh  hasil  bahwa  algoritma  optimasi RMSProp memberikan kinerja terbaik dengan nilai presisi dan recall tertinggi sebesar 0,98, f1- score  rata-rata  sebesar  0,96  dan  akurasi  validasi  sebesar  95,83%.  Sedangkan  optimizer
dengan  kinerja  terburuk  dalam  mengidentifikasi  citra  mikroskopis  hapusan  darah  adalah AdaDelta. Hasil pengujian sistem dengan optimizer AdaDelta diperoleh nilai presisi dan recall sebesar  masing  0,67  dan  0,64  dengan  f1- score  rata-rata  sebesar  0,7  dan  akurasi  validasi sebesar 69,27%. Hasil penelitian secara keseluruhan memiliki tingkat akurasi yang cukup baik, mencapai 95,83% sehingga dapat dipertimbangkan untuk bisa dilakukan uji klinis lapangan. Setelah  proses  verifikasi,  sistem  diharapkan  mampu  membantu  pihak  medis  dalam mempersingkat waktu diagnosa klinis terhadap penyakit malaria.

## DAFTAR RUJUKAN
Albawi,  S., & Mohammed, T. A.  (2017).  Understanding of  a  Convolutional  Neural  Network.
International Conference on Engineering and Technology (ICET), (April 2018), (pp. 1– 6). https://doi.org/10.1109/ICEngTechnol.2017.8308186
Chanda,  P.,  Kapata,  N.,  &  Zumla,  A.  (2020).  International  Journal  of  Infectious  Diseases COVID-19 and malaria : A symptom screening challenge for malaria endemic countries.
International Journal of Infectious Diseases, 94, 151–153.
https://doi.org/10.1016/j.ijid.2020.04.007
Hariyani, Y. S., Hadiyoso, S., & Siadari, T. S. (2020). Deteksi Penyakit Covid-19 Berdasarkan Citra  X-Ray  Menggunakan Deep Residual  Network. ELKOMIKA: Jurnal Teknik Energi Elektrik, Teknik Telekomunikasi, & Teknik Elektronika, 8(2), 443–453.
Indolia,  S.,  Kumar,  A.,  Mishra,  S.  P.,  &  Asopa,  P.  (2018).  ScienceDirect  Conceptual Understanding of Convolutional Neural Network- A Deep Learning Approach. Procedia Computer Science, 132, 679–688. https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.05.069
Kemenkes, P. D. D. I. K. K. R. (2016). InfoDatin Malaria2016.
Kim, P. (2017). MATLAB Deep Learning: With Machine Learning, Neural Networks and Artificial Intelligence  1st  ed  (1  ed.;  S.  Anglin,  M.  Moodie,  M.  Powers,  &  K.  Endsley,  ed.). https://doi.org/10.1007/978-1-4842-2845-6
Masud, M., Alhumyani, H., Alshamrani, S. S., Cheikhrouhou, O., Ibrahim, S., Muhammad, G., & Hossain, M. S. (2020). Leveraging Deep Learning Techniques for Malaria Parasite Detection Using Mobile Application. Wireless Communications and Mobile Computing, 2020, 1–15.
Mbanefo,  A.,  &  Kumar,  N.  (2020).  Evaluation  of  Malaria  Diagnostic  Methods  as  a  Key  for Successful  Control  and  Elimination  Programs. Journal  of  Tropical  Medicine  and Infectious Disease, 5, 1–15.
Medicine, U. S. N. L. of. (2017). Malaria Cell Images Dataset. Diambil 2 September 2020, dari https://www.kaggle.com/iarunava/cell-images-for-detecting-malaria
Ouedraogo,  M.,  Kangoye,  D.  T.,  Samadoulougou,  S.,  Rouamba,  T.,  Donne,  P.,  &
Samadoulougou, F. K. (2020). Malaria Case Fatality Rate among Children under Five in Burkina  Faso :  An  Assessment  of  the  Spatiotemporal  Trends  Following  the Implementation of Control Programs. International Journal of Environment Research and Public Health, 17(6), 1–22.
Penas, K. E. delas, Rivera, P. T., & Naval, P. C. (2017). Malaria Parasite Detection and Species Identification  on  Thin  Blood  Smears  using  a  Convolutional  Neural  Network. ACM International Conference on Connected Health: Applications, Systems and Engineering Technologies (CHASE), (pp. 1–6). https://doi.org/10.1109/CHASE.2017.51
Qanbar, M. M., & Tasdemir, S. (2019). Detection of Malaria Diseases with Residual Attention Network. International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering,
7(4), 238–244. https://doi.org/10.1039/b000000x
Santra, A. K., & Christy, C. J. (2012). Genetic Algorithm and Confusion Matrix for Document Clustering. International Journal of Computer Science Issues, 9(1), 322–328.
Shah, D., Kawale, K., Shah, M., Randive, S., & Mapari, R. (2020). Malaria Parasite Detection Using Deep Learning. International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICICCS 2020), (pp. 984–988).
Talapko, J.,  Škrlec,  I.,  Alebic,  T.,  Jukic, M.,  &  Vcev,  A.  (2019).  Malaria : The  Past  and  the Present. Journal Microorganisms, 7(6), 1–17.
WHO,  W.  H.  O.  (2019).  World  Malaria  Report  2019.  Diambil  8  September  2020,  dari https://www.who.int/publications/i/item/world-malaria-report-2019
Zein, A. (2019). Pendeteksian Penyakit Malaria Menggunakan Medical Images Analisis Dengan
Deep Learning Python. Sainstech, 29(1), 48–53. Diambil dari https://ejournal.istn.ac.id/index.php/sainstech/article/view/319