## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 3 Iss. 1 April 2023, pp: 1-7 ISSN(P) 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Classification of Alzheimer's dementia severity using Convolutional Neural Network method on MRI image of brain

## Klasifikasi Keparahan Demensia Alzheimer Menggunakan Metode Convolutional Neural Network pada Citra MRI Otak
Mochammad Faizal Nazili 1* , Aga Bagus Firmansyah 2 , Rani Purbaningtyas 3
1,2,3 Fakultas Teknik, Universitas Bhayangkara Surabaya, Indonesia
E-Mail: 1 agabagus20@gmail.com, 2 faisalnazili45@gmail.com, 3 raniubhara@gmail.com
Received May 16th 2022; Revised Nov 26th 2022; Accepted Jan 12th 2023 Corresponding Author: Mochammad Faizal Nazili

## Abstract
Image classification is a field that has found its way into various aspects of life, such as image search, facial recognition, and marketing research. Alzheimer's, a neurodegenerative disease for which there is no cure, is generally detected using MRI and the symptoms reported by the sufferer. However, misdiagnosis often occurs due to overlapping symptoms of old age and Alzheimer's symptoms, and examination of brain tissue for a clear diagnosis can only be carried out after death. In  the  hope  of  improving  this  process,  an  artificial  neural  network  model  was  developed  to  classify  the  severity  of Alzheimer's dementia to help doctors review and improve diagnosis accuracy. To do this, we used a set of MRI images with 4 classes and Convolutional Neural Networks (CNN) from early learning and transfer methods. The method we found that most accurately predicts the Alzheimer's class of MRI scans is Convolution Neural Network.
Keywords: Alzheimer's, Classification, CNN, Dementia, MRI

## Abstrak
Klasifikasi Gambar adalah bidang yang telah menemukan jalan ke berbagai aspek kehidupan, seperti pencarian gambar, pengenalan  wajah,  dan  riset  pemasaran.  Alzheimer,  penyakit  neurodegeneratif  yang  belum  ada  obatnya,  umumnya terdeteksi  menggunakan  MRI  dan  gejala  yang  dilaporkan  oleh  si  penderita.  Namun,  kesalahan  diagnosis  sering  terjadi karena gejala usia tua dan gejala Alzheimer yang tumpang tindih, dan pemeriksaan jaringan otak untuk diagnosis yang jelas hanya dapat dilakukan setelah kematian. Dengan harapan untuk memperbaiki proses ini,  maka dikembangkanlah model jaringan saraf tiruan untuk mengklasifikasikan tingkat keparahan demensia Alzheimer untuk membantu dokter meninjau ulang dan meningkatkan akurasi diagnosis. Untuk melakukan ini, kami menggunakan set gambar MRI dengan 4 kelas dan Convolutional  Neural  Networks (CNN)  dari  metode  pembelajaran  awal  dan  transfer.  Metode  yang  kami  temukan  yang paling akurat memprediksi kelas Alzheimer dari pemindaian MRI adalah Convolution Neural Network.
Keyword: Alzheimer, CNN, Demensia, Klasifikasi, MRI

## 1. PENDAHULUAN
Demensia alzheimer adalah sebuah penyakit dimana terjadinya penurunan fungsi ingat otak sehingga menggangu aktivitas sehari-hari. Kebanyakan penderita penyakit demenia berumur 60 tahun keatas. Namun tidak menutup kemungkinan sesorang dapat didiagnosa demensia alzheimer sebelum berusia 60 tahun. Pada tahun 2013 penderita penyakit demensia yang ada di indonesia mencapai 1 juta orang yang akan di perkirakan meningkat menjadi 2 kali lipat di  tahun 2030 [1].
Pendeteksian  keparahan  demensia  sejak  dini  dapat  mengurangi  laju  keparahan  demensia  alzheimer. Salah satu metode pendeteksian demensia alzheimer yaitu dengan cara pemindaian otak menggunakan CT scan dan  MRI  untuk  melihat  apakah  ada  kelainan  organ  pada  otak.  Namun,  sering  terjadi  kesalahan  diagnosa. Bahkan dengan kemajuan teknologi didunia medis [2]. Masih sulit untuk memprediksi secara akurat apakah pasien menderita penyakit demensia alzheimer serta tingkat keparahannya .
Berdasarkan  uraian  diatas,  untuk  dapat  mengklasifikasikan  tingkat  keparahan  penyakit  demensia alzheimer, kami membuat sebuah model jarinagan syaraf tiruan untuk mengklasifikasikan tingkat keparahan demensia alzheimer ini. Penelitian ini menggunakan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk
memproses  kumpulan  data  citra  MRI  otak  yang  terbagi  menjadi  4  macam  yaitu,  Non  demented,  Moderate Demented, Mild Demented dan Very Mild Demented.
CNN  adalah  salah  satu  jenis  neural  network  yang  biasa  digunakan  pada  data  image.  CNN  bisa digunakan untuk mendeteksi dan mengenali object pada sebuah image. Secara garis besar CNN tidak jauh beda dengan  neural  network  biasanya  [3].  CNN  terdiri  dari  neuron  yang  memiliki  weight,  bias  dan  activation function.  Convolutional  layer  juga  terdiri  dari  neuron  yang  tersusun  sedemikian  rupa  sehingga  membentuk sebuah filter dengan panjang dan tinggi (pixels). Secara garis besarnya, CNN memanfaatkan proses konvolusi dengan  menggerakan  sebuah  kernel  konvolusi  (filter)  berukuran  tertentu  ke  sebuah  gambar,  komputer mendapatkan  informasi  representatif  baru  dari  hasil  perkalian  bagian  gambar  tersebut  dengan  filter  yang digunakan [4].

## 2. BAHAN DAN METODE
Dalam  metodologi  penelitian  ini  kami  menggunakan  V-model  untuk  mendukung  sebuah  penelitian dengan metode  Convolutional  Neural  Network.  Tahapan-tahapan  yang  akan  dilakukan dalam  penelitian  ini adalah sebagai berikut
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1 Analisis Permasalahan
Pada tahapan ini adalah untuk melakukan sebuah analisa permasalahan dari informasi yang didapatkan, dan tahapan sebelumnya agar bisa cocok didapatkan dengan metode untuk mengatasi masalah dalam penelitian ini  yaitu  identifikasi  penyakit  demensia  alzheimer  melalui  citra  CT  Scan  dan  MRI.  Demensia  merupakan penyakit  hilangnya  fungsi  kognitif  pada  otak  secara  multidimensional  dan    berkelanjutan.  Disebabkan  oleh kerusakan system saraf pusat. Penyakit Alzheimer merupakan penyait degeneratif dan penyebab utama dari demensia.  Penyakit  ini  ditandai  dengan  penurunan  fungsi  kognitif  seperti  penurunan  memori,  bahasa, pemecahan masalah dan fungsi keterampilan lainnya yang mempengaruhi seseirang melakukan kegiatan sehari hari. Hal ini terjadi dikarenkan sel sel saraf didalam otak yang terlibat dalam fungsi kognitif telah rusak dan tidak bekerja dengan normal pada penyakit Alzheimer, kerusakan syaraf pada akhirnya akan mempengaruhi penderita  melakukan  gerakan  tubuh  dasar  seperti  berjalan  ataupun  menelan.  Akhirnya  penderita  akan mengalami kematian setelah beberapa tahun dikarenakan tidak berfungsinya kemampuan motorik penderita.

## 2.2 Convolution Neural Network (CNN)
Convolution  layer  merupakan  proses  utamayang  mendasari  jaringan  arsitektur  CNN  dan  terdiri  atas kernel. Kernel-kernel pada lapisan ini sering disebut filter konvolusi. Kernel berfungsi mempelajari fitur-fitur lokal  pada  feature  map  [7].Tahap  convolutional  layer  melakukan  operasi  konvolusi  pada  output  dari  layer sebelumnya. Konvolusi adalah istilah matematis dimana pengaplikasian sebuah fungsi pada output fungsi lain secara  berulang.  Persamaan  konvolusi  merupakan  persamaan  pada  dua  fungsi  argument  bernilai  riil  [3]. Operasi konvolusi 𝑠 ( 𝑡 ) dapat ditunjukkan pada persamaan 1.
𝑠(𝑡) ∑ 𝐼(𝑎). 𝐾(𝑡 − 𝑎)
𝑎 (1)
Dengan  ( 𝑎 )  adalah  input  dan 𝐾 ( 𝑎 )  adalah  kernel.  Input  convolution  layer  merupakan  gambar  yang direpresentasikan menjadi sebuah matriks. Operasi konvolusi menghasilkan nilai tinggi dan rendah pada posisi
tertentu pada feature map. Posisi tertentu dari konvolusi kernel, merupakan perkalian untuk setiap nilai pada sel kernel dan nilai piksel gambaryang tumpang tindih dengan sel kernel.
ℎ 𝑖,𝑗 ∑ 𝑚 𝑘=1 ∑ 𝑤 𝑘,𝑙 𝑥 𝑖=𝑘−1,𝑗+𝑙−1 𝑚 𝑙=1 (2)
Fungsi aktivasi Rectifier Linear Unit (ReLU)merupakan fungsi aktivasi sederhana yang memiliki kepentingan praktis khusus karena perhitungannya yang cepat.Kelebihan fungsi aktivasi ReLU dibandingkan denganfungsi aktivasi lain adalah sebagai berikut [5]:
1. Fungsi aktivasi ReLU merupakan fungsi aktivasi default ketika mengembangkan multi layer perceptron dan convolutional neural network .
2. Fungsi aktivasi ReLU mengatasi masalah gradient descent yang hilang, yang memungkinkan model belajar lebih cepat dan berkinerja lebih baik.
3. Menemukan cara melatih jaringan dengan lebih cepat, sehingga mengurangi overfitting
Fungsi  aktivasi  ReLU  memetakan  input  ke  0  jika  negatif  dan  mempertahankan  nilainya  jika  positif. Representasi fungsi ReLU ditunjukkan pada gambar 2 [8].
Gambar 2. Fungsi Aktivasi ReLU
Fungsi  aktivasi  softmax  merupakan  fungsi  input  vektor  dari  bilangan  real 𝐾 ,  yang  kemudian dinormalkan menjadi distribusi probabilitas yangterdiri atas probabilitas 𝐾 yang proposional ke eksponensial input. Komponen vektor pada softmax memiliki interval (0,1) [9]. Fungsi softmax merupakan lapisan yang menghubungkan antara fully connected layer dengan dense connection. Softmax berfungsi untuk menghitung probabilitas pada setiap kelas targetyang memungkinkan dan akan membantu menentukan kelas target pada input yang diberikan.Nilai softmax berada pada rentang probabilitas output dari 0 hingga 1 dan jumlah semua probabilitas sama dengan satu. Definisi fungsi softmax 𝜎 = ℝ 𝐾 → ℝ 𝐾 ditunjukkan pada persamaan 3 [10][11].
𝜎(𝑧) 𝑖 𝑒 𝑧𝑖 ∑ 𝐸 𝑧𝑗 𝐾 𝑗=1 (3)
dengan 𝑖 = 1, … , 𝐾 dan 𝑧 = ( 𝑧𝑖 , … , 𝑧𝐾 ) ∈ ℝ 𝐾

## 2.3 Implementasi
Implementasi  system  merupakan  suatu  penerapan  jalannya  system  yang  sudah  dibuat  sebelumnya, penerapan  dan  juga  pengujian  bagi  system  berdasarkan  hasil  analisa  dan  hasil  rancangan  menjadi  sebuah system klasifikasi keparahan demensia Alzheimer menggunakan CNN.
1. Prapemrosesan
Proses  ini  merupakan  proses  awal  untuk  memasukkan  data  gambar  ke  dalam  program.  Nnantinya gambar  akan  dipisah menjadi  beberapa kelompok yakni  training  data,  validasi data,  dan testing  data dengan perbandingan 80% dan 20%.
2. Training Data
Pada tahap ini yakni proses training data merupakan proses pelatihan model CNN yang telah dibuat sehingga  nantinya dapat  mengklasifikasikan  citra  sesuai  dengan  label  yang  telah  ditentukan.  Jumlah data yang digunakan pada proses ini yakni 640 citra non demented, 179 citra mild demented, 12 citra moderate  demented dan  448 very  mild demented dengan menggunakan  data  training  2560  citra  non demented, 717 mild demented, 52 citra moderate demented dan 1792 citra very mild demented. Proses training akan menggunakan 40 epoch.
3. Testing Data
Proses  ini  merupakan  tahap  akhir  dari  proses  training.  Proses  testing  ini  dilakukan  untuk  melihat ketepatan dan performa model yang didapat pada tahap training. Citra akan dicocokkan dengan model yang sudah ditraining apakah cocok atau tidak.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  uji  yang  telah  dilakukan  pada  sistem  klasifikasi  Alzheimer  melalui  citra  MRI menggunakan  Convolutional  Neural  Network  (CNN),  dapat  diperoleh  nilai  akurasi  dengan  rata-rata  90% setelah  melalui  proses  pelatihan  selama rata-rata 99  detik/epoch,  sehingga  memakan  waktu  1  jam  21  menit untuk  melatih  sebanyak  40  epoch.  Pengujian  data  dilakukan  pada  640  citra  Non  demented,  179  citra  Mild Demented ,12 citra moderate demented dan 448 very mild demented dengan menggunakan data training 2560 citra Non demented, 717 Mild Demented, 52 citra moderate demented dan 1792 citra very mild demented.
Tabel 1. Percobaan MRI dengan CNN No Nama Citra Citra Output Hasil 1 Mild Demented Mild demented Berhasil 2 Mild Demented Mild Demented Berhasil 3 Mild Demented Mild Demented Berhasil 4 Moderate Demented Moderate Demented Berhasil
No Nama Citra Citra Output Hasil 5 Moderate Demented Mild Demented Gagal
6
Non Demented Non Demented Berhasil 7 Non Demented Non Demented Berhasil 9 Non Demented Very Mild Demented Gagal
10 Very Mild Demented Very mild demeneted Berhasil
..
….. .. .. .. 1279 Very Mild demented Non Demented Gagal
Setelah menguji 1280 citra, maka metode penghitungan penilaian klasifikasi dapat dibuat dalam tabel confusion  matrix  seperti  pada  tabel  dibawah  ini.  Dari  tabel  confusion  matrix  pada  table  dibawah  ini  akan dilakukan penghitung penilaian klasifikasi sesuai dengan nilai yang di dapat. Ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Akurasi Percobaan dengan CNN
Perhitungan nilai akurasi dapat diperoleh dengan merujuk persamaan akurasi confusion matriks.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =
𝑇𝑃 𝐴 𝑇𝑃 𝐵 𝑇𝑃 𝐶 𝑇𝑃 𝐷 𝑇𝑃 𝐴 𝐸 𝐴𝐵 𝐸 𝐴𝐶 𝐸 𝐴𝐷 𝐸 𝐵𝐴 𝑇𝑃 𝐵 𝐸 𝐵𝐶 𝐸 𝐵𝐷 𝐸 𝐶𝐴 𝐸 𝐶𝐵 𝑇𝑃 𝐶 𝐸 𝐶𝐷 𝐸 𝐷𝐴 𝐸 𝐷𝐵 𝐸 𝐷𝐶 𝑇𝑃 𝐷
=
139 + 3 + 557 + 243 139 + 3 + 33 + 82 + 0 + 3 +  0 + 2 + 26 + 5 + 557 + 121 + 14 + 2 + 50 + 243
= 942
1280 =  0.73 ( 73% )
Dari  perhiungan  akurasi  diatas,  dapat  diketahui  bahwa  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  adalah  73%. Masih kurang memuaskan untuk hasil penggunaan metode deep learning. Dapat kita lihat hasil akurasi dan kegagalan pada gambar 4.
Gambar 4. Grafik Akurasi dan Error percobaan dengan CNN

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil percoban dapat disimpulkan bahwa pemrosesan data training berjalan baik dan lancar  menghasilkan  akurasi  73%.  Akan  tetapi  pada  proses  validasi,  nilai  dari  akurasi  dan  erroe  memiliki kecenderungan  bergelombang,  tidak  konsisten  yang  mengakibatkan  banyak  data  yang  gagal  dalam  proses validasi.

## REFERENSI
[1]. Nisa  N  dan  Sinuraya  RK.  " BIOMARKER  miRNA-146a  SEBAGAI  DETEKSI  DINI  YANG  EFEKTIF UNTUK ALZHEIMER ". Farmaka. vol. 15, no 2. pp: 159-177. 2016.
[2]. Wildah  SS,  Agustiani  S,  Ramadhan  MRS,  Gata  W,  Nawawi  HM.  “ Deteksi  Penyakit  Alzheimer Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Dan Correlation Based Feature Selection” . Jurnal Informatika. vol. 7, no. 2.pp:166-173. 2020.
[3]. Yanan Sun, Bing Xue, Mengjie Zhang and Gary G. Yen. "Completely Automated CNN Architecture Design Based on Blocks". IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2019
[4]. Morteza Heidari, Seyedehnafiseh Mirniaharikandehei, Abolfazl Zargari Khuzani, Gopichandh Danala, Yuchen Qiu, Bin Zheng. "Improving the performance of CNN to predict the likelihood of COVID-19 using chest X-ray images with preprocessing algorithm". International Journal of Medical Informatics. 2020.
[5]. Chelghoum,  R.,  Ikhlef,  A.,  Hameurlaine,  A.,  &  Jacquir,  S.  (2020). Transfer  learning  using convolutional  neural  network  architectures  for  brain  tumor  classification  from  MRI  images .  IFIP Advances in Information and Communication Technology, 583 IFIP, 189–200. https://doi.org/10.1007/978-3-030-49161-1_17
[6]. Hatmanti, N. M., & Ana Yunita. (2019). Senam Lansia dan Terapi Puzzle Terhadap Demensia Pada Lansia. In  Jurnal  Keperawatan  Muhammadiyah  (Vol.  4,  Issue  1).  http://journal.um- surabaya.ac.id/index.php/JKM
[7]. Khan, H. A., Jue, W., Mushtaq, M., & Mushtaq, M. U. (2020). Brain tumor classification in MRI image using  convolutional  neural  network. Mathematical  Biosciences  and  Engineering, 17 (5),  6203–6216. https://doi.org/10.3934/MBE.2020328
[8]. Mehindra  Prasmatio,  R.,  Rahmat,  B.,  &  Yuniar,  I.  (2020). DETEKSI  DAN  PENGENALAN  IKAN MENGGUNAKAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK. In Jurnal Informatika dan Sistem Informasi (JIFoSI) (Vol. 1, Issue 2).
[9]. Peryanto, A., & Anton Yudhana. (2019). Rancang Bangun Klasifikasi Citra Dengan Teknologi Deep
Learning Berbasis Metode Convolutional Neural Network . https://www.mathworks.com/discovery/convolutional-neural-network.html
[10]. Seetha,  J.,  &  Raja,  S.  S.  (2018).  Brain  tumor  classification  using  Convolutional  Neural  Networks. Biomedical and Pharmacology Journal, 11(3), 1457–1461. https://doi.org/10.13005/bpj/151
[11]. Sultan, H. H., Salem, N. M., & Al-Atabany, W. (2019). Multi-Classification of Brain Tumor Images
Using Deep Neural Network. IEEE Access , 7 , 69215–69225.
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2919122