## PENGEMBANGAN MODEL DEEP LEARNING UNTUK DETEKSI RETINOPATI DIABETIK MENGGUNAKAN METODE TRANSFER LEARNING
Yayes Kasnanda Bintang 1) , Helmi  Imaduddin 2)
1. Teknik Informatika, Fakultas Komunikasi dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia
2. Teknik Informatika, Fakultas Komunikasi dan Informatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: CNN; Deep learning; Retinopati Diabetik; Transfer Learning
Keywords: CNN; Deep Learning; Diabetic Retinopathy; Transfer Learning
Article history: Received 20 June 2024 Revised 2 July 2024 Accepted 14 August  2024 Available online 1 September 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i3.5588

## Yayes Kasnanda Bintang.
Corresponding Author E-mail address: l200190206@student.ums.ac.id
Retinopati Diabetik (RD) merupakan komplikasi serius dari diabetes yang dapat menyebabkan kerusakan pada retina dan mengancam penglihatan. Deteksi  dini  RD  sangat penting  untuk mencegah kerusakan  mata yang lebih  lanjut. Dalam usaha untuk meningkatkan deteksi dini ini, teknologi deep learning , khususnya metode CNN , telah digunakan secara luas. Penelitian ini  bertujuan untuk mengimplementasikan dan membandingkan kinerja empat arsitektur CNN yang berbeda, yaitu ResNet152V2 , Xception , DenseNet201 , dan InceptionV3 , dalam klasifikasi gambar retina untuk mendeteksi RD.  Pertama, dataset gambar retina dibagi menjadi kategori yang terinfeksi RD dan yang tidak. Kemudian, model CNN dikembangkan dan dilatih menggunakan data latih untuk mengklasifikasikan gambar. Penggunaan teknik augmentasi data membantu meningkatkan generalisasi model. Setelah melatih model, pengujian dilakukan menggunakan dataset uji yang terpisah untuk mengevaluasi kinerja masing-masing model. Hasil pengujian menunjukkan bahwa Xception dan DenseNet201 menghasilkan kinerja yang sangat baik dalam mendeteksi RD, dengan akurasi, presisi, recall , dan F1-Score mencapai 96%. Hasil evaluasi ini menegaskan bahwa teknologi deep learning , terutama dalam bentuk CNN , memiliki potensi besar dalam mendukung diagnosis medis, khususnya dalam deteksi pen- yakit mata  kompleks seperti  RD.  Penggunaan model-model ini  dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi pasien RD, memungkinkan de- teksi  dini  yang lebih  efektif dan penanganan yang lebih  tepat waktu. Dengan demikian, penelitian ini  memberikan kontribusi penting dalam pengembangan solusi otomatis untuk diagnosis RD, yang dapat mening- katkan perawatan kesehatan mata secara keseluruhan.

## ABSTRACT
Diabetic Retinopathy (DR)  is a serious complication of diabetes that can cause damage to the retina and threaten vision. Early detection of RD is very important to prevent further eye damage. In an effort to improve this early detection, deep learning technology, especially CNN methods, has been widely used. This research aims to implement and compare the per- formance of four different CNN architectures, namely ResNet152V2, Xception, DenseNet201, and InceptionV3, in retinal image classification for detecting RD.  First, the retinal image dataset was divided into RD- infected and non-RD infected categories. Then, a CNN model is developed and trained using the training data to classify images. The  use  of data augmentation techniques helps improve the generalization of the model. After training the models, testing is performed using separate test datasets to evaluate the performance of each model. Test results show that Xception and DenseNet201 produce excellent performance in detecting RD, with accuracy, precision, recall and F1-Score reaching 96%. The results of this evaluation confirm that deep learning technology, especially in the form of CNNs, has great potential in supporting medical diagnosis, especially in the detection of complex eye diseases such as RD. The use of these mod- els could provide significant benefits for RD patients, enabling more ef- fective early detection and more timely treatment. Thus, this research makes an important contribution to the development of automated solu- tions for RD diagnosis, which can improve overall eye health care.

## I. P ENDAHULUAN
ETINOPATI Diabetik (RD) adalah akibat dari diabetes mellitus yang menyerang retina, struktur sensitif terhadap cahaya di belakang mata. Kerusakan pembuluh darah kecil di retina disebabkan oleh paparan glukosa darah tinggi dalam jangka panjang, yang berpotensi menyebabkan masalah penglihatan [1]. RD dapat berakibat fatal karena seringkali tidak menunjukkan  gejala pada  tahap  awal. Namun, jika tidak ditangani dengan cepat, kondisi ini dapat menyebabkan kerusakan serius pada pembuluh darah di retina, meningkatkan risiko kehilangan penglihatan atau kebutaan permanen. RD merupakan penyebab utama kebutaan global karena dapat menyebabkan perdarahan, pembengkakan, dan pembentukan jaringan parut di retina. Risiko kebutaan ini 25 kali lebih tinggi pada penderita diabetes dan berkaitan dengan durasi penyakit tersebut[2]. Pada tahun 2020, perkiraan jumlah orang dewasa usia 20-79 tahun yang mengalami RD  di  seluruh dunia mencapai 463 juta jiwa.  Data epidemiologi menunjukkan bahwa RD merupakan masalah yang sering terjadi pada orang dewasa, terutama pada mereka yang berusia 40 tahun ke atas. Secara global, terdapat sekitar 95 juta orang atau sebesar 35,4% dari total pasien diabetes mellitus yang mengalami kondisi ini. Peningkatan angka penderita diabetes mellitus secara global juga berdampak pada peningkatan insidensi RD [3]. Diperkirakan bahwa sepertiga dari mereka yang mengalami RD menghadapi risiko kehilangan penglihatan. Prevalensi kebutaan global mencapai 1,5 miliar dan sebanyak 0,4 juta kasus dilaporkan disebabkan oleh RD  [4].  Data terbaru yang dirilis oleh Kementerian Kesehatan Republik Indonesia (Kemenkes RI) mengindikasikan bahwa pada tahun 2023, sebanyak 16,7% dari individu yang menderita diabetes di Indonesia mengalami RD menunjukkan bahwa hal ini merupakan masalah serius yang perlu mendapatkan perhatian khusus [5].
Pengembangan teknologi deep learning telah membawa perubahan revolusioner dalam dunia kesehatan dengan memungkinkan deteksi dini dan prediksi penyakit secara akurat. Salah satu aplikasi yang sangat penting adalah dalam prediksi gejala RD. Pengembangan teknologi deep learning untuk prediksi RD mempunyai potensi yang besar dalam meningkatkan akses terhadap pelayanan kesehatan, terutama bagi populasi yang tinggal di wilayah terpencil. Melalui deteksi dini dan terapi yang tepat, risiko komplikasi yang terkait dengan RD dapat diminimalisir, yang tujuan utamanya dapat meningkatkan kualitas hidup bagi individu yang menderita diabetes [6]. Implementasi deep learning dan pengembangannya telah membuka peluang baru dalam diagnosis medis dan pengobatan penyakit. Deep learning telah terbukti sangat efektif dalam menganalisis gambar medis, termasuk citra fundus untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan kondisi medis seperti RD.
Secara umum deep learning memiliki kelebihan yang membuat teknologi ini sangat kuat, seperti deep learning dapat belajar dari data dalam jumlah besar dan kompleks tanpa diprogram secara eksplisit, memungkinkan identifikasi pola dan hubungan yang rumit. Kemudian dalam beberapa tugas, deep learning telah mencapai akurasi yang melebihi kemampuan manusia, seperti pengenalan gambar dan terjemahan bahasa. Model deep learning dapat digeneralisasi ke data baru yang tidak dilihat selama pelatihan, sehingga memungkinkan aplikasi yang luas. Deep learning juga dapat dijalankan pada hardware yang kuat, sehingga memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah besar secara efisien. Dari banyaknya kelebihan deep learning ternyata juga memiliki keterbatasan seperti deep learning membutuhkan data dalam jumlah besar untuk pelatihan, yang mungkin tidak selalu tersedia. Kemudian performa deep learning sangat bergantung pada kualitas data pelatihan. Data yang bias atau bising dapat menghasilkan model yang tidak akurat. Model deep learning seringkali dianggap sebagai "kotak hitam" karena sulit untuk memahami bagaimana mereka membuat keputusan. Hal ini dapat menimbulkan masalah interpretasi dan kepercayaan. Pelatihan model deep learning seringkali membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan, membuatnya tidak dapat diakses bagi semua orang. Deep learning adalah teknologi yang kuat dengan potensi besar untuk meningkatkan berbagai bidang, termasuk deteksi dini RD. Namun, penting untuk memahami kekuatan dan keterbatasannya. Dengan penelitian dan pengembangan yang berkelanjutan, deep learning dapat mengatasi keterbatasannya dan menjadi alat yang lebih bermanfaat untuk memecahkan masalah yang kompleks. Dalam konteks deteksi RD, Convolutional Neural Network (CNN) menjadi salah satu pilihan utama. CNN merupakan salah satu teknik deep learning yang efektif dalam menganalisis gambar, terutama dalam hal deteksi dan klasifikasi objek. CNN memiliki kemampuan untuk mengekstrak fitur-fitur penting dari gambar secara otomatis, sehingga cocok digunakan dalam kasus diagnosis RD di mana deteksi dini sangat penting. Dalam konteks penelitian ini, penggunaan CNN dan Hybrid Deep Convolutional Neural Network s bertujuan untuk meningkatkan akurasi klasifikasi RD melalui ekstraksi fitur yang lebih efektif dari gambar mata fundus. Dalam konteks RD, penggunaan CNN bertujuan untuk meningkatkan akurasi diagnosis, memungkinkan deteksi dini penyakit, dan memberikan solusi yang lebih efisien dalam penanganan kasus RD [7].
Pada penelitian terdahulu, metode CNN telah berhasil digunakan sebagai pendekatan yang efektif dalam deteksi RD melalui analisis citra fundus. Dengan kemampuannya dalam mengekstraksi fitur kompleks dari gambar medis, CNN telah terbukti mampu mengidentifikasi tanda-tanda awal kerusakan pada pembuluh darah di retina dengan
R
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1442-1455
tingkat akurasi yang tinggi. Penelitian ini memberikan landasan penting bagi penggunaan CNN dalam upaya deteksi dini  dan manajemen penyakit RD.  Menurut penelitian [8]  yang  menggunakan Deep Learning CNN dengan arsitektur VGG16 untuk melatih model klasifikasi RD pada Optical Coherence Tomography Angiography (OCTA) . Proses transfer learning diimplementasikan untuk melatih kembali CNN untuk klasifikasi RD. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model klasifikasi RD yang paling baik dicapai dengan melatih kembali 9 layer terakhir dari CNN arsitektur VGG16 . Akurasi validasi silang untuk membedakan antara mata sehat, mata dengan diabetes tanpa RD dan mata dengan RD adalah 87,27%, dengan sensitivitas 83,76% dan spesifisitas 90,82%. Selain itu, GUI platform juga dikembangkan pada penelitian ini untuk memungkinkan validasi yang lebih mudah dari metode untuk skrining diagnosis RD di lingkungan klinis. Penelitian lain dilakukan oleh [9] yang masih menggunakan metode CNN  transfer learning untuk mendeteksi citra retina dalam konteks diagnosis RD. Penelitian ini mengevaluasi kinerja model transfer learning ResNet50 , VGG16 , dan InceptionV3 pada dataset yang berbeda.
Hasilnya menunjukkan bahwa ResNet50 mendapat akurasi sebesar 90% pada dataset APTOS 2019 BD , sedangkan VGG16 dan InceptionV3 masing-masing mendapat akurasi sebesar 90% dan 89% pada dataset E-Ophtha .
Berdasarkan latar belakang yang disajikan, rumusan masalah yang diajukan meliputi dua aspek utama. Pertama, adalah hasil perbandingan implementasi arsitektur ResNet152V2 , Xception , DenseNet201 , dan InceptionV3 dalam membuat model deteksi RD. Kedua, adalah evaluasi hasil pengujian yang diperoleh berdasarkan model terbaik yang dihasilkan oleh masing-masing arsitektur CNN tersebut. Dengan membandingkan kinerja berbagai arsitektur CNN dalam mendeteksi RD dan menganalisis hasil pengujian dari model terbaik, penelitian ini bertujuan untuk memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang keunggulan dan kelemahan dari masing-masing arsitektur dalam mendukung deteksi dini dan manajemen penyakit RD yang lebih baik. Rekomendasi arsitektur CNN terbaik diharapkan  dapat  meningkatkan prognosis serta manajemen penyakit dan mengurangi risiko kehilangan penglihatan melalui deep learning . Penelitian ini memperluas pengalaman peneliti dalam teknologi deep learning dan memberikan wawasan tentang kinerja arsitektur CNN dalam mendiagnosis RD.  Dalam konteks medis, penelitian ini berpotensi mengurangi risiko kebutaan melalui deteksi dini. Bagi pengembang penelitian lainnya, studi ini memberikan landasan untuk pengembangan deteksi penyakit mata dengan deep learning , mendorong kolaborasi dalam mengatasi tantangan kesehatan mata. Batasan masalah penelitian ini mencakup beberapa aspek utama. Pertama, metode deep learning yang digunakan adalah CNN , dengan fokus pada implementasi dan perbandingan arsitektur ResNet152V2 , Xception , DenseNet201 dan InceptionV3 . Kedua, penelitian ini menggunakan dataset yang berasal dari Kaggle yang dapat diakses melalui laman https://www. kaggle .com/competitions/aptos2019-blindness-detection/data , dataset ini umumnya digunakan untuk penelitian deteksi RD. Terakhir, output kelas pada hasil klasifikasi akan dibagi menjadi dua kategori, yaitu kelas 0 disebut Normal dan kelas 1 disebut RD. Dengan batasan masalah ini, penelitian akan terfokus pada implementasi dan perbandingan arsitektur CNN yang berbeda dalam mendeteksi RD menggunakan dataset yang tersedia, dengan klasifikasi hasil berdasarkan kategori tingkat keparahan RD.

## II. METODE PENELITIAN
Penelitian ini  terbagi  menjadi tiga  tahapan yang terstruktur dengan baik. Tahap pertama, yaitu tahap preprocessing, dimulai dengan pembagian data menjadi data latih, validasi, dan uji untuk memastikan keberagaman dan representasi yang baik dari seluruh dataset. Selanjutnya, dilakukan proses augmentasi pada data latih untuk memperluas variasi data dan meningkatkan generalisasi model. Tahap kedua, yaitu  tahap transfer learning , melibatkan penggunaan empat model yang berbeda, yaitu ResNet152V2 , Xception , DenseNet201 , dan InceptionV3 . Transfer learning memungkinkan pemanfaatan pengetahuan yang sudah ada dalam model tersebut untuk meningkatkan kinerja deteksi RD. Tahap ketiga, yaitu tahap evaluasi yang melibatkan pengukuran tingkat akurasi, presisi, recall , dan F1-Score untuk menganalisis kinerja model secara menyeluruh. Evaluasi ini memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang keunggulan dan kelemahan dari masing-masing model dalam mendukung deteksi dini dan manajemen penyakit RD.

## A. Convolutional Neural Networks
CNN adalah jenis arsitektur jaringan saraf yang dirancang khusus untuk memproses data gambar. CNN memiliki lapisan konvolusi yang memungkinkan mereka untuk secara efisien mengekstrak fitur-fitur penting dari gambar. Lapisan konvolusi ini menggunakan filter untuk melakukan operasi konvolusi pada gambar input , yang membantu dalam menemukan pola visual seperti tepi, tekstur, dan bentuk [10]. Konvolusi adalah proses utama di CNN di mana filter atau kernel digunakan untuk mengekstrak fitur-fitur lokal dari gambar [7]. CNN adalah sebuah konsep dalam pembelajaran mendalam yang terkenal dan terinspirasi oleh mekanisme persepsi visual alami pada makhluk hidup [11]. CNN telah mengungguli semua pendekatan lain dalam pembelajaran mesin untuk mendeteksi objek visual. Teknik ini didasarkan pada proses persepsi visual yang bawaan pada makhluk hidup dan menjadi salah satu metode pembelajaran mesin paling populer untuk mendeteksi objek visual.
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1442-1455
CNN terdiri dari lapisan konvolusi, pooling , dan fully connected , yang merupakan komponen penting dalam arsitektur tersebut. Lapisan konvolusi berfungsi untuk mempelajari representasi fitur dari input dan menggunakan sejumlah besar kernel konvolusi untuk menghitung berbagai peta fitur [12]. Setiap neuron dalam peta fitur terhub- ung dengan bagian yang lebih rinci dari lapisan sebelumnya, menghasilkan arsitektur dasar CNN . Proses pemben- tukan peta fitur baru melibatkan konvolusi input dengan kernel pembelajaran dan penerapan fungsi aktivasi nonlinier pada keluaran yang dihasilkan [13]. Dari segi struktur, CNN merupakan jenis jaringan saraf tiruan feed- forward yang sederhana, namun memiliki dua batasan penting yaitu neuron-neuron dalam filter yang sama hanya memiliki koneksi ke bagian lokal dari gambar guna menjaga struktur spasial, dan bobotnya dibagikan untuk men- gurangi jumlah total parameter model. Sebuah CNN terdiri dari tiga komponen utama yaitu lapisan konvolusi yang berfungsi untuk mempelajari fitur-fitur dari data input , lapisan max-pooling yang bertugas untuk mereduksi di- mensi gambar dan secara efektif mengurangi beban komputasi, dan lapisan fully connected yang memberikan ke- mampuan klasifikasi pada jaringan [14]. Ilustrasi mengenai arsitektur CNN dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 1. Arsitektur dasar CNN

## B. Convolutional Layer
Konvolusi adalah operasi matematis yang penting dalam CNN . Pada dasarnya, konvolusi melibatkan penggunaan filter atau kernel untuk mengalikan nilai-nilai piksel dari gambar input dengan bobot filter untuk menghasilkan fitur-fitur yang relevan. Proses konvolusi memungkinkan CNN untuk mengekstrak fitur-fitur lokal dari gambar, seperti tepi, sudut, dan tekstur, yang membantu dalam pengenalan pola [7].
𝑥𝑥 𝑖𝑖 , 𝑗𝑗 𝑙𝑙 = � �𝑤𝑤 𝑚𝑚 , 𝑛𝑛 𝑙𝑙 . 𝑜𝑜 𝑖𝑖+𝑚𝑚 , 𝑗𝑗+𝑛𝑛 𝑙𝑙−1 + 𝑏𝑏 𝑙𝑙 𝑛𝑛 𝑚𝑚 (1)
Pada layer 𝑙𝑙 , persamaan konvolusi untuk matriks dua dimensi melibatkan input 𝑜𝑜 𝑖𝑖 , 𝑗𝑗 dan filter 𝑤𝑤 𝑚𝑚 , 𝑛𝑛 serta bias 𝑏𝑏 , yang menghasilkan 𝑥𝑥 𝑖𝑖 , 𝑗𝑗 𝑙𝑙 sesuai dengan persamaan (1). Selanjutnya, 𝑥𝑥 𝑖𝑖 , 𝑗𝑗 𝑙𝑙 dapat diaktivasi menggunakan fungsi akti- vasi.

## C. Pooling Layer
Pooling adalah operasi yang digunakan dalam CNN untuk mengurangi dimensi data dengan tetap mempertahan- kan informasi penting. Dua jenis pooling yang umum digunakan adalah max pooling dan average pooling . Max pooling memilih nilai maksimum dari setiap jendela pooling , sementara average pooling menghitung rata-rata nilai dalam jendela pooling . Pooling membantu mengurangi overfitting , mempercepat komputasi, dan membuat repre- sentasi fitur lebih invariant terhadap pergeseran kecil dalam gambar [7]. Pooling adalah langkah yang biasanya mengikuti lapisan konvolusi dalam CNN . Tujuannya adalah untuk mengurangi dimensi data dengan meng- gabungkan informasi dari area yang berdekatan. Proses pooling membantu mengurangi overfitting dan membuat representasi fitur lebih invariant terhadap pergeseran kecil dalam gambar 2[10].
Gambar 2. Max pooling layer pada CNN
Pooling layer merupakan lapisan yang mengurangi dimensi dari lapisan sebelumnya, yang awalnya berukuran 𝑤𝑤 ∗ 𝑤𝑤 ∗ 𝑓𝑓 menjadi 𝑥𝑥 ∗ 𝑥𝑥 ∗ 𝑓𝑓 , di mana 𝑥𝑥 adalah nilai yang lebih kecil dari 𝑤𝑤 . Operasi pada lapisan pooling mirip
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1442-1455
dengan operasi konvolusi, tetapi tidak melibatkan proses pembelajaran karena tidak ada filter yang digunakan. Namun, proses pada lapisan pooling dan konvolusi sama-sama melibatkan pergeseran jendela pada input . Pada pooling layer terdapat beberapa metode yang dapat dilakukan, antara lain max pooling , average pooling , dan min pooling . Max pooling mengambil nilai maksimum dari suatu jendela, average pooling menghitung nilai rata-rata jendela, dan min pooling mengambil nilai minimum dari jendela tersebut. Dalam penelitian ini, dilakukan operasi max pooling pada pooling layer dengan jendela berukuran 2x2 dan nilai stride 2, sebagaimana terlihat dalam gam- bar 2 di atas [15].
D. ReLU
Rectified Linear Unit (ReLU) adalah fungsi aktivasi yang sering digunakan dalam lapisan tersembunyi dari jarin- gan saraf, termasuk CNN . Fungsi ReLU didefinisikan sebagai 𝑓𝑓 ( 𝑥𝑥 ) = 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑥𝑥 (0, 𝑥𝑥 ) yang berarti bahwa nilai output adalah nol jika input negatif dan sama dengan input jika input positif. Penggunaan ReLU membantu dalam mem- perkenalkan non-linearitas ke dalam model, mempercepat konvergensi selama pelatihan, dan mengatasi masalah vanishing gradient . Fungsi ReLU juga lebih efisien dalam komputasi dibandingkan dengan fungsi aktivasi lainnya seperti sigmoid atau tanh [7]. ReLU adalah fungsi aktivasi yang umum digunakan dalam lapisan konvolusi CNN .
Fungsi ReLU mengubah nilai negatif menjadi nol dan mempertahankan nilai positif tanpa perubahan. Ini membantu dalam mempercepat proses pelatihan dan mengatasi masalah vanishing gradient . Dengan menggunakan ReLU , CNN dapat belajar representasi fitur yang lebih baik dan meningkatkan kinerja dalam tugas klasifikasi dan deteksi objek [10].

## E. Fully Connected Layer
Fully Connected Layer (FC layer) merupakan jenis lapisan dalam jaringan saraf dimana setiap neuron di lapisan ini memiliki koneksi ke setiap neuron dalam lapisan sebelumnya dan lapisan sesudahnya. Dalam FC layer , tiap neuron menerima input dari setiap neuron dalam lapisan sebelumnya dan memberikan output ke setiap neuron dalam lapisan berikutnya. Karena hal ini, FC layer dikenal sebagai lapisan dengan konektivitas yang paling padat dalam jaringan saraf. Biasanya, FC layer ditempatkan di akhir arsitektur jaringan saraf, sebelum lapisan output . Fungsinya adalah untuk mengintegrasikan fitur yang telah diekstrak dari lapisan sebelumnya dan melakukan proses klasifikasi atau regresi berdasarkan fitur-fitur tersebut. Penggunaan FC layer sangat berguna dalam memahami hubungan yang lebih kompleks antara fitur-fitur yang diekstrak, sehingga memperbaiki kemampuan prediksi jarin- gan saraf secara keseluruhan. Dalam CNN , FC layer biasanya digunakan setelah lapisan konvolusi dan pooling untuk mengubah representasi spasial dari fitur menjadi representasi linier yang dapat digunakan untuk klasifikasi. Biasanya, FC layer diikuti oleh fungsi aktivasi seperti ReLU untuk memperkenalkan non-linearitas ke dalam model [7].
𝑥𝑥 𝑖𝑖 𝑙𝑙 = �𝑤𝑤 𝑚𝑚 𝑙𝑙 . 𝑜𝑜 𝑖𝑖+𝑚𝑚 𝑙𝑙−1 + 𝑏𝑏 𝑙𝑙 𝑚𝑚 (3)
Setiap node 𝑚𝑚 dan input 𝑜𝑜 dihubungkan oleh bobot 𝑤𝑤 dan bias 𝑏𝑏 , sebagaimana dinyatakan dalam persamaan di atas.

## F. Arsitektur Transfer Learning
Studi ini menggunakan model pre-trained ResNet152V2 , Xception , DenseNet201 , dan InceptionV3 . Model pre- trained tersebut telah dilatih menggunakan dataset ImageNet , yang mencakup fitur mulai dari yang sederhana sep- erti kecerahan dan batas, hingga fitur yang lebih kompleks dan unik seperti warna dan bentuk [16].
1. ResNet 152V2 Residual Network (ResNet) , awalnya dikembangkan untuk menangani dua masalah, seperti masalah hilangnya gradien dan degradasi [17]. Pembelajaran residual digunakan untuk menyelesaikan kedua ma- salah tersebut. ResNet152V2 memiliki tiga varian yang berbeda yaitu ResNet152V218 , ResNet152V250 , dan ResNet152V2101 berdasarkan jumlah lapisan dalam jaringan residual. ResNet152V2 telah berhasil digunakan dalam klasifikasi citra biomedis untuk transfer learning seperti pada gambar 3 [18].
𝑓𝑓 ( 𝑥𝑥 ) = max (0, 𝑥𝑥 ) (2)
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1442-1455
2. Xception
Model ini terdiri dari beberapa lapisan yang disebut blok konvolusi terpisah, masing-masing terdiri dari beberapa lapisan konvolusi yang dibagi menjadi dua bagian yaitu konvolusi depthwise , dan konvolusi pointwise . Hal ini memungkinkan model untuk menangkap informasi pada skala yang lebih kecil dengan jumlah parameter  yang lebih rendah, sehingga meningkatkan efisiensi komputasi dan akurasi. Xception juga menggunakan teknik normalisasi data yang disebut batch normalization untuk mengurangi akurasi tergantung pada skala input . Model ini telah terbukti efektif dalam berbagai tugas pembelajaran mesin, termasuk klasifikasi gambar dan pengenalan objek [19].
3. DenseNet201 Model ini terdiri dari lapisan-lapisan yang disebut blok padat atau dense blocks , setiap bloknya terdiri dari beberapa lapisan konvolusi yang terhubung langsung ke semua lapisan sebelumnya dalam blok terse- but. Hal ini memungkinkan semua lapisan untuk menerima informasi dari seluruh jaringan, mengurangi kebutuhan akan atribut yang tidak terkait dan meningkatkan transfer informasi di seluruh jaringan. Dense- Net201 memiliki 201 lapisan dan telah terbukti efektif dalam berbagai tugas pembelajaran mesin, termasuk klasifikasi gambar dan pengenalan objek [20]. DenseNet201 bertujuan untuk memperdalam jaringan pem- belajaran mendalam. Perhatian khusus juga  diberikan pada efisiensi pelatihan dengan memastikan penggunaan koneksi pendek antar lapisan. Tiap lapisan dalam model terhubung secara langsung ke semua lapisan lainnya. Karena adanya koneksi yang lengkap antar lapisan, aliran informasi antara mereka maksi- mal. Mekanisme feed-forward dari  jaringan saraf dijaga  dengan memastikan bahwa setiap lapisan menerima input dari seluruh lapisan sebelumnya. Peta fitur dari tiap lapisan dikirimkan ke semua lapisan berikutnya. Dalam DenseNet201 , fitur-fitur digabungkan, berbeda dengan ResNet152V2 yang meng- gabungkan fitur melalui penjumlahan. Artinya, lapisan ke- 𝑖𝑖 memperoleh input dan terdiri dari peta fitur yang digabungkan dari blok-blok di bawahnya. Peta fitur dari lapisan ke- 𝑖𝑖 diteruskan ke lapisan 𝑖𝑖 yang tersisa, di mana 𝑖𝑖 adalah total jumlah lapisan [21].
4. InceptionV3 Model ini terdiri dari beberapa lapisan yang disebut blok inception , setiap bloknya terdiri dari beberapa lapisan konvolusi dengan filter berukuran berbeda yang berjalan secara paralel, kemudian disatukan. Hal ini memungkinkan model untuk menangkap informasi pada skala yang berbeda secara simultan, sehingga meningkatkan efisiensi komputasi dan meningkatkan akurasi. InceptionV3 juga menggunakan teknik nor- malisasi data yang disebut bacth normalization untuk mengurangi akurasi tergantung pada skala input . Model ini telah terbukti efektif dalam berbagai tugas pembelajaran mesin, termasuk klasifikasi gambar dan pengenalan objek [22].

## G. Perancangan Pemodelan
Pada subbab perancangan pemodelan ini, akan dibahas beberapa proses yang menjadi tahapan penting dalam pengembangan model deteksi RD. Tahapan pertama adalah pengumpulan dataset, di mana data yang diperlukan untuk pelatihan dan pengujian model akan dikumpulkan dari sumber yang tersedia. Selanjutnya, preprocessing data akan dilakukan, yang meliputi partisi data untuk melatih dan menguji model, penanganan ketidakseimbangan data untuk mengatasi distribusi yang tidak seimbang antar kelas, dan augmentasi data untuk meningkatkan keraga- man dan kuantitas data latih. Setelah itu, transfer learning akan dilakukan menggunakan empat model yang ber- beda, yaitu ResNet152V2 , Xception , DenseNet201 , dan InceptionV3 . Penggunaan empat model yang berbeda ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dan efektivitas masing-masing model dalam mendeteksi RD.

## H. Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan citra retina dari kumpulan data APTOS 2019 BD , sebuah kompetisi terbuka di plat- form Kaggle [23]. Kumpulan data tersebut terdiri dari 3.662 citra retina yang dikumpulkan dari beragam subjek yang tinggal di wilayah pedesaan India. Citra-citra ini dikumpulkan oleh rumah sakit mata Aravind di India, dengan tujuan mengembangkan model pembelajaran mesin untuk mendeteksi kebutaan secara otomatis tanpa memerlukan pemeriksaan medis. Kumpulan  citra ini  berupa gambar berwarna Merah-Hijau-Biru (RGB) yang diambil menggunakan teknik fotografi fundus. Setiap  sampel kemudian diberi label  oleh dokter-dokter terlatih yang mengklasifikasikan tingkat kebutaan seseorang ke dalam lima level yang berbeda yaitu non-DR , Mild , Moderate , Severe , dan Proliverative DR . Meskipun demikian, tetap dilakukan antisipasi adanya noise dalam citra dan label kelas yang sesuai, serta kemungkinan adanya artefak dan ketidakfokusan dalam kumpulan gambar tersebut. Kum- pulan citra ini diambil dalam berbagai kondisi dan lingkungan selama periode waktu yang cukup panjang. Gambar 5 menyajikan contoh citra untuk setiap kelas dalam kumpulan data APTOS 2019 BD beserta label yang diberikan untuk referensi selanjutnya [24].
Gambar 5. Sampel kelas RD

## I. Data Preprocessing
Pada subbab ini , serangkaian proses dilakukan untuk mempersiapkan data sebelum masuk ke tahap pemodelan. Pertama, dilakukan penanganan ketidakseimbangan data untuk menangani masalah distribusi kelas yang tidak seimbang. Selanjutnya, data dibagi menjadi subset latih, validasi, dan uji menggunakan metode partisi data yang tepat. Proses partisi data ini  penting untuk memastikan bahwa model dapat dinilai dan dievaluasi dengan benar. Selain itu, dilakukan juga augmentasi data untuk meningkatkan variasi dataset dan mengurangi risiko overfitting .
1. Imbalanced Data Pada proses penanganan ketidakseimbangan data, fokus utamanya adalah pada situasi di mana kelas mayoritas memiliki jumlah data yang jauh lebih banyak dibandingkan dengan kelas minoritas. Dalam konteks deteksi RD , kelas 0 - No DR seringkali memiliki jumlah data yang signifikan lebih banyak daripada kelas lainnya, seperti kelas 1 - Mild , 2 - Moderate , 3 - Severe , dan 4 - Proliferative DR . Untuk mengatasi ketidakseimbangan ini, salah satu pendekatan yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan peleburan atau penggabungan kelas-kelas minoritas menjadi satu kelas baru. Dalam kasus ini, kelas 1 - Mild , 2 - Moderate , 3 - Severe , dan 4 - Proliferative DR dapat digabungkan menjadi satu kelas baru yang disebut kelas 1 RD.  Dengan demikian, data yang awalnya terbagi ke dalam berbagai kelas RD sekarang digabungkan menjadi dua kelas yaitu kelas 0 untuk non-RD dan kelas 1 untuk RD. Langkah ini diambil untuk memperbaiki keseimbangan antara kelas dalam dataset, sehingga model yang dibangun memiliki kemampuan yang lebih baik untuk mengenali dan membedakan antara kasus RD dan non-RD seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Kondisi data awal sebelum dilakukan peleburan kelas (kiri) dan Kondisi data setelah dilakukan peleburan kelas (kanan)
Kondisi awal data menggambarkan jumlah data dalam setiap kategori kelas pada suatu dataset. Dalam kasus ini, terdapat lima kategori kelas yang mewakili tingkat keparahan RD yaitu No-DR , Mild , Moderate , Severe , dan Proliferative DR . Kondisi data awal pada kelas 0 terdiri dari 1805 citra, kelas 1 terdiri dari 370 citra, kelas 2 terdiri dari 999 citra, dan kelas 3 terdiri dari 193 citra, dan kelas 4 terdiri dari 295 citra seperti yang digambarkan pada gambar 6 di atas. Kemudian setelah dilakukan peleburan data, terjadi penggabun- gan beberapa kategori kelas menjadi satu kategori kelas baru. Dalam hal ini, kategori kelas 1, 2, 3 , dan 4 digabungkan menjadi satu kategori kelas baru yang disebut RD. Jumlah sampel dalam kategori kelas baru ini adalah hasil penjumlahan dari jumlah sampel dalam kategori kelas yang digabungkan, yaitu Normal berjumlah 1805 atau tanpa perubahan dan RD berjumlah 1857.
2. Data Partisi Proses partisi data merupakan langkah penting dalam pembuatan model pembelajaran mesin. Pada proses ini, dataset awal dibagi menjadi tiga bagian yang berbeda yaitu data latih, validasi, dan uji. Hasil dari proses ini adalah terbaginya dataset awal menjadi tiga subset yang berbeda antara lain dataset latih, dataset vali- dasi, dan dataset uji. Dataset latih digunakan untuk melatih model, dataset validasi digunakan untuk men- gevaluasi performa model selama proses pelatihan, dan dataset uji digunakan untuk mengevaluasi performa akhir model setelah proses pelatihan selesai. Dengan pembagian dataset ini, dapat dilakukan pengem- bangan dan evaluasi model secara yang lebih terstruktur dan akurat.
3. Augmentasi Data Proses yang dilakukan selanjutnya adalah konfigurasi untuk augmentasi data gambar menggunakan Im- ageDataGenerator dari library Keras . Proses ini bertujuan untuk meningkatkan variasi data latih dengan membuat modifikasi terhadap gambar-gambar yang ada. Berikut merupakan hasil augmentasi data gambar menggunakan ImageDataGenerator.
Gambar 7. Sampel proses augmentasi Parameter yang digunakan pada augmentasi citra antara lain rescale untuk mengurangi kompleksitas model dan mempercepat proses pelatihan, zoom range yang mengatur rentang zoom in dan zoom out yang dapat diterapkan pada citra, shear range yang mengatur rentang pemutarannya pada citra, horizontal flip yang mengatur apakah akan dilakukan pembalikan secara horizontal pada citra, dan vertical flip mengatur apakah akan dilakukan pembalikan secara vertikal pada citra.
J. Pemodelan
Pada subbab pemodelan ini, akan menerapkan empat model yang berbeda untuk analisis klasifikasi, yaitu Res- Net152V2 , Xception , DenseNet201 , dan InceptionV3 . Keempat model tersebut telah terbukti efektif dalam berbagai tugas pengenalan gambar dan klasifikasi, serta sering digunakan dalam konteks transfer learning untuk mem- peroleh representasi fitur yang kuat dari citra. Melalui penggunaan empat model yang berbeda ini, bertujuan untuk mengevaluasi kinerja dan kemampuan klasifikasi masing-masing model dalam mendeteksi RD dalam gambar ret- ina. Dengan membandingkan hasil dari keempat model tersebut, agar dapat menentukan model mana yang paling sesuai dan efektif untuk tugas klasifikasi yang dihadapi.
Fine tuning adalah teknik dalam deep learning yang melibatkan proses menyesuaikan model jaringan saraf yang telah dilatih sebelumnya pada dataset besar misalnya ImageNet ke dataset yang lebih kecil atau tugas spesifik. Dalam konteks CNN , fine tuning melibatkan jaringan yang telah dilatih pada dataset umum dan menyesuaikannya dengan dataset target dengan tujuan untuk meningkatkan kinerja pada tugas tertentu. Proses fine tuning biasanya melibatkan pembekuan beberapa lapisan awal dari jaringan yang mengandung fitur-fitur umum dan hanya melatih lapisan-lapisan yang lebih tinggi untuk tugas spesifik. Dengan fine tuning , model dapat memperoleh representasi
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1442-1455
fitur yang lebih baik untuk dataset target, meskipun dataset target memiliki ukuran yang lebih kecil. Fine tuning merupakan strategi yang efektif dalam transfer learning untuk meningkatkan kinerja model pada tugas klasifikasi gambar, deteksi objek, dan tugas lainnya [10].
Teknik fine tuning yang digunakan melibatkan transfer learning dengan model pre-trained pada ResNet152V2 , DenseNet201 , Xception , dan InceptionV3 . Penelitian ini menggunakan pendekatan pre-trained model approach di mana model pre-trained tersebut digunakan sebagai titik awal untuk membangun model hybrid CNN dengan Res- Net152V2 , DenseNet201 , Xception , dan InceptionV3 dalam klasifikasi RD. Dengan menggunakan model pre- trained tersebut, penelitian ini bermaksud melakukan fine tuning pada lapisan-lapisan model untuk menyesuaikan dengan dataset yang digunakan dalam tugas klasifikasi RD. Fine tuning dilakukan untuk mengoptimalkan kinerja model dalam memprediksi kehadiran RD dengan akurasi yang diinginkan tanpa mengalami overfitting [7]. Dengan demikian, teknik fine tuning yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan penggunaan model pre- trained sebagai titik awal, diikuti dengan penyesuaian lapisan-lapisan model melalui proses fine tuning untuk meningkatkan kinerja model dalam tugas klasifikasi RD. Proses fine tuning yang dilakukan pada penelitian dijelas- kan pada tahapan berikut. Pada tahap awal setelah pengambilan layer dari pre-trained model, layer pre-trained model ini akan dibekukan, hal ini diperlukan agar tidak merusak informasi apa pun yang dikandungnya selama pelatihan berikutnya. Setelah model menyatu dengan data baru dimana itu adalah lapisan yang dibuat, proses fine tuning dilakukan dengan mencairkan seluruh atau sebagian model dasar dan melatih ulang seluruh model secara end-to-end dengan kecepatan pembelajaran yang sangat rendah. Langkah ini berpotensi akan memberikan pening- katan secara bertahap pada output yang dihasilkan. Hal ini juga berpotensi menyebabkan overfitting , maka ini hanya perlu dilakukan setelah model dengan lapisan beku dilatih untuk melakukan konvergensi. Proses fine tuning ini memungkinkan kita untuk mengadaptasi model yang sudah ada terhadap data yang baru dengan cara mengubah sebagian kecil dari parameter model yang sudah dilatih sebelumnya. Hal ini dapat mem- bantu meningkatkan kinerja model pada tugas tertentu tanpa harus melatih model dari awal.

## K. Pengujian Model
Untuk mengukur kinerja model yang digunakan untuk klasifikasi, digunakan confusion matrix atau matriks kon- fusi. Evaluasi model dilakukan dengan memonitor jumlah positif benar, negatif benar, positif salah, dan negatif salah[25].
Tabel 1. Confusion matrix
Aktual
0 1 Pr edi ks i 0 TP
FP 1 FN TN
Dari data-data ini, akurasi, presisi, recall , dan F1-Score dapat dihitung [26].
𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝐴𝑚𝑚𝐴𝐴𝐴𝐴 =
𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝐹𝐹𝑇𝑇 + 𝐹𝐹𝑇𝑇 (4)
𝑇𝑇𝐴𝐴𝑃𝑃𝐴𝐴𝑖𝑖𝑃𝑃𝑖𝑖𝑜𝑜𝑃𝑃 =
𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝐹𝐹𝑇𝑇 (5)
𝑅𝑅𝑃𝑃𝐴𝐴𝑚𝑚𝑙𝑙𝑙𝑙 = 𝑇𝑇𝑇𝑇 𝑇𝑇𝑇𝑇 + 𝐹𝐹𝑇𝑇 (6)
𝐹𝐹 1 𝑆𝑆𝐴𝐴𝑜𝑜𝐴𝐴𝑃𝑃 = 2 𝑥𝑥 𝑇𝑇𝐴𝐴𝑃𝑃𝐴𝐴𝑖𝑖𝑃𝑃𝑖𝑖𝑜𝑜𝑃𝑃 𝑥𝑥 𝑅𝑅𝑃𝑃𝐴𝐴𝑚𝑚𝑙𝑙𝑙𝑙

## ( 𝑇𝑇𝐴𝐴𝑃𝑃𝐴𝐴𝑖𝑖𝑃𝑃𝑖𝑖𝑜𝑜𝑃𝑃 + 𝑅𝑅𝑃𝑃𝐴𝐴𝑚𝑚𝑙𝑙𝑙𝑙 )
(7)
Berikut adalah istilah-istilah yang digunakan untuk menggambarkan kinerja model:
1. True Positive (TP) adalah data gambar RD positif yang diprediksi dengan benar.
2. True Negative (TN) adalah data gambar RD negatif yang diprediksi dengan benar.
3. False Positive (FP) adalah data gambar RD negatif yang salah diprediksi sebagai positif.
4. False Negative (FN) adalah data gambar RD positif yang salah diprediksi sebagai negatif.

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Pada bab ini, akan dibahas tentang hasil dari proses pemodelan dan pengujian yang telah dilakukan. Subbab yang
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1442-1455
akan dibahas meliputi proses pemodelan menggunakan empat model yang berbeda, yaitu ResNet152V2 , Xception , DenseNet201 , dan InceptionV3 , serta pengujian performa dari masing-masing model. Sebelumnya, data telah dipartisi menjadi tiga bagian, yaitu data pelatihan dengan jumlah 2929, data validasi dengan jumlah 366, dan data pengujian dengan jumlah 367.

## A. Pelatihan
Implementasi empat arsitektur CNN , yaitu ResNet152V2 , Xception , DenseNet201 , dan InceptionV3 , dalam klasifikasi RD dilakukan dengan menggunakan data latih sebanyak 2929 data dan data validasi sejumlah 366 untuk memantau kinerja model selama proses pelatihan. Setiap arsitektur CNN dievaluasi dengan memperhatikan akurasi, fungsi kerugian, dan potensi overfitting . Overfitting adalah masalah umum dalam machine learning yang terjadi ketika model terlalu terlatih pada data pelatihan dan tidak dapat menggeneralisasi dengan baik pada data baru. Hal ini dapat mengakibatkan performa model yang buruk pada data yang tidak dilihat selama pelatihan.
Untuk menganalisis overfitting dalam model machine learning , penting untuk melihat bagaimana performa model berubah pada data pelatihan dan data validasi selama pelatihan. Plot kurva pembelajaran menunjukkan bagaimana metrik performa model berubah dengan jumlah iterasi pelatihan. Jika model overfitting , metrik performa pada data pelatihan akan terus meningkat, sementara metrik performa pada data validasi akan mulai menurun pada titik tertentu. Dalam penelitian ini early stopping berfungsi untuk menghentikan pelatihan ketika metrik validasi mencapai puncaknya, hal ini dilakukan agar mencegah terjadinya overfitting. Early stopping adalah teknik yang efektif untuk mencegah overfitting dan meningkatkan stabilitas dan generalisasi model machine learning . Dengan menganalisis kurva pembelajaran,  metrik validasi, dan menggunakan early stopping , maka model dapat menggeneralisasi dengan baik pada data baru. Proses pelatihan dimulai dengan konfigurasi checkpoint model untuk menyimpan model dengan akurasi validasi terbaik serta penerapan early stopping untuk menghentikan pelatihan jika tidak terjadi peningkatan kinerja dalam beberapa epoch berturut-turut. Selanjutnya, model dikompilasi menggunakan optimasi Adamax dengan laju pembelajaran 0.0001, fungsi kerugian BinaryCrossentropy , dan metrik evaluasi berupa akurasi biner. Evaluasi dilakukan pada setiap epoch dengan mencatat nilai kerugian dan akurasi pada data pelatihan dan validasi. Hasil pemodelan dari keempat model arsitektur tersebut dijelaskan pada gambar berikut
Gambar 9. Hasil training ResNet152V2
Gambar 11. Hasil training DenseNet201
Gambar 12. Hasil training InceptionV3
Proses pelatihan model ResNet152V2 dilakukan selama 15 epoch dengan iterasi pada data pelatihan dan validasi. Akurasi pada kedua jenis data tersebut meningkat secara bertahap selama proses pelatihan, meskipun prosesnya dihentikan setelah epoch ke-15 karena tidak ada peningkatan dalam akurasi validasi setelah epoch ke-10. Akurasi model pada data validasi meningkat secara signifikan dari sekitar 93,72% pada epoch pertama menjadi sekitar 96,99% pada epoch ke-10, dan meskipun tetap stabil setelah itu, tetap tinggi. Kerugian pada model pada kedua jenis data juga menurun secara konsisten, menandakan peningkatan kinerja klasifikasi.
Model Xception berhasil mencapai akurasi tertinggi sebesar 96,17% pada epoch ke-5 dalam klasifikasi data validasi. Namun, tanpa peningkatan tambahan dalam akurasi setelah itu, proses pelatihan dihentikan lebih awal pada epoch ke-10 menggunakan metode early stopping . Meskipun tidak ada tanda-tanda overfitting yang signif- ikan, terdapat perbedaan antara akurasi pada data pelatihan dan validasi, menunjukkan potensi penyesuaian lebih lanjut dengan data pelatihan. Meskipun kerugian pada data pelatihan cenderung menurun seiring dengan pening- katan epoch , terdapat peningkatan kerugian pada data validasi pada beberapa titik, menandakan kesulitan model dalam generalisasi pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Penggunaan early stopping terbukti efektif dalam menghindari overfitting , menghentikan pelatihan pada saat yang tepat saat tidak ada peningkatan akurasi validasi yang signifikan.
Model DenseNet201 awalnya memiliki akurasi sekitar 76% pada data pelatihan, tetapi meningkat secara signif- ikan menjadi sekitar 97,4% pada akhir pelatihan, menunjukkan kemampuan model dalam mempelajari pola-pola kompleks dan melakukan klasifikasi dengan akurat. Akurasi pada data validasi juga meningkat dari sekitar 87,9% menjadi sekitar 97,5%, menunjukkan kemampuan generalisasi model yang baik. Meskipun terdapat tanda-tanda overfitting pada data pelatihan, tindakan pencegahan seperti penggunaan EarlyStopping berhasil menghentikan pelatihan pada saat  yang tepat untuk mencegah pembelajaran pola-pola terlalu spesifik pada data pelatihan. Penggunaan optimasi Adamax dengan laju pembelajaran 0.0001 dan fungsi kerugian BinaryCrossentropy mem- berikan hasil yang baik dengan mencapai akurasi tinggi pada kedua jenis data.
Dari hasil pemodelan InceptionV3 , terlihat bahwa model mulai belajar pola-pola penting dalam data validasi sejak epoch pertama dengan peningkatan akurasi data validasi dari -inf menjadi 0.90164. Kinerja model terus meningkat seiring dengan berjalannya epoch , mencapai puncaknya pada epoch 19 dengan akurasi data validasi sebesar 0.94536. Pelatihan dihentikan setelah 24 epoch karena tidak ada peningkatan akurasi data validasi dalam 5
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1442-1455
epoch berturut-turut setelah epoch ke-19. Model InceptionV3 menunjukkan performa yang sangat baik dengan akurasi data validasi mencapai 94,54%. Meskipun terjadi sedikit overfitting karena terdapat perbedaan antara akurasi data pelatihan sebesar 95,19% dan akurasi data validasi sebesar 94,54%, namun selisihnya tidak signifikan, menjadikan model masih dapat dianggap baik.

## B. Pengujian
Pada subbab pengujian ini, dilakukan evaluasi performa terhadap empat arsitektur jaringan konvolusi yang ber- beda, yaitu ResNet152V2 , Xception , DenseNet201 , dan InceptionV3 . Pengukuran performa dilakukan menggunakan metode confusion matrix untuk mengukur tingkat akurasi, presisi, recall , dan F1-Score dari setiap arsitektur. Hasil pengujian akan dipresentasikan melalui confusion matrix dan classification report untuk masing- masing model. Confusion matrix memberikan gambaran tentang kinerja model dalam mengklasifikasikan data uji ke dalam kelas yang benar dan salah, sementara classification report memberikan informasi lebih lanjut tentang akurasi, presisi, recall , dan F1-Score dari setiap kelas. Hasil confusion matrix pada pengujian dari keempat model disajikan pada tabel berikut.
Tabel 2. Confusion matrix hasil pengujian Model TP TN FP FN ResNet152V2 169 174 18 6 Xception 170 182 10 5 DenseNet201 168 183 9 7 InceptionV3 169 177 15 6
Dari data confusion matrix yang disajikan untuk empat model klasifikasi, dapat diamati bahwa masing-masing model memiliki kelebihan dan kelemahan dalam melakukan klasifikasi. Model Xception menonjol dengan jumlah positif salah yang paling rendah, menunjukkan kemampuannya dalam menghindari kesalahan mengklasifikasikan kasus negatif sebagai positif. Sementara itu, DenseNet201 memiliki jumlah negatif benar yang paling tinggi, me- nandakan kemampuannya dalam mengidentifikasi sebagian besar kasus negatif dengan benar. Namun, keempat model tersebut masih menunjukkan kecenderungan untuk membuat kesalahan klasifikasi, terutama dalam bentuk negatif salah dan positif salah.
Pada pengujian ini, dilakukan evaluasi performa terhadap empat arsitektur model yang berbeda, yaitu Res- Net152V2 , Xception , DenseNet201 , dan InceptionV3 . Dari hasil pengukuran meliputi akurasi, presisi, recall , dan F1-score sebagai metrik evaluasi kinerja model. Akurasi mewakili proporsi prediksi yang benar secara kese- luruhan. Dalam deteksi RD, akurasi tinggi menunjukkan bahwa model dapat mengklasifikasikan citra dengan benar sebagai RD atau non-RD. Namun, akurasi tinggi tidak selalu berarti model memiliki performa baik, terutama jika data tidak seimbang. Presisi mengukur proporsi prediksi positif yang benar. Dalam deteksi RD, presisi tinggi berarti bahwa model jarang menghasilkan hasil positif palsu, yang penting untuk menghindari diagnosis yang salah. Recall mengukur  proporsi kasus RD yang benar-benar terdeteksi. Dalam deteksi RD, recall tinggi berarti model tidak melewatkan banyak kasus RD. F1-Score merupakan metrik yang menggabungkan presisi dan recall . F1-Score tinggi menunjukkan keseimbangan antara presisi dan recall yang baik. Pengukuran ini dilakukan untuk memahami seberapa baik kemampuan model dalam mengklasifikasikan data, baik dalam mengidentifikasi kelas positif maupun negatif. Hasil pengujian ini memberikan wawasan yang kom- prehensif tentang performa relatif dari masing-masing arsitektur model.  Dengan membandingkan metrik-metrik evaluasi tersebut, diperoleh hasil evaluasi keandalan dan efektivitas masing-masing model dalam menangani tugas klasifikasi. Berikut hasil evaluasi dari keempat model yang digunakan.
Tabel 3. Hasil evaluasi pengujian tiap model Model Akurasi (%)  Presisi (%) Recall (%) F1-Score (%) ResNet152V2 93 94 94 93 Xception 96 96 96 96 DenseNet201 96 96 96 96 InceptionV3 94 94 94 94
Berdasarkan hasil  evaluasi pengujian yang dilakukan terhadap empat model berbeda, yaitu ResNet152V2 ,
Xception , DenseNet201 , dan InceptionV3 pada, dapat disimpulkan bahwa performa keempat model tersebut relatif
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Journal homepage: https://jurnal.stkippgritulungagung.ac.id/index.php/jipi ISSN: 2540-8984 Vol. 9, No. 3, September 2024, Pp. 1442-1455
tinggi. Xception dan DenseNet201 menunjukkan performa tertinggi dengan tingkat akurasi, presisi, recall , dan F1 Score sebesar 96%. Hal ini menunjukkan bahwa kedua model tersebut mampu dengan baik mengklasifikasikan data, baik dalam mengidentifikasi kelas positif maupun negatif, dengan sedikit kesalahan klasifikasi. Meskipun demikian, ResNet152V2 dan InceptionV3 juga menunjukkan performa yang baik dengan nilai akurasi, presisi, recall , dan F1-Score sebesar 93% dan 94% secara berturut-turut. Meskipun terdapat sedikit perbedaan dalam metrik evaluasi, namun hasil ini menegaskan bahwa keempat model tersebut dapat diandalkan untuk tugas klasifikasi. Hasil dari pengujian yang didapat hampir sama penelitian yang dilakukan oleh [9] dengan menggunakan CNN transfer learning untuk mendeteksi citra retina dalam konteks diagnosis RD yang menunjukan hasil ResNet50 mendapat akurasi sebesar 90% pada dataset APTOS 2019 BD , sedangkan VGG16 dan InceptionV3 masing-masing mendapat akurasi sebesar 90% dan 89% pada dataset E-Ophtha, sehingga data ini  menunjukan bahwa hasil pengujian yang terbaru dengan menggunakan empat model berbeda, yaitu ResNet152V2 , Xception , DenseNet201 , dan InceptionV3 memiliki hasil akurasi yang lebih tinggi di semua performa.

## IV. K ESIMPULAN
Keberhasilan keempat model yang telah dievaluasi dalam mengklasifikasikan penyakit RD dapat dilihat pada hasil pengujian yang diperoleh. Melalui pengujian yang teliti, ResNet152V2 , Xception , DenseNet201 , dan InceptionV3 menunjukkan kemampuan yang mengesankan dalam membedakan gambar mata yang sehat dan yang terkena penyakit. Model-model ini mampu memberikan kontribusi signifikan dalam deteksi dini dan manajemen penyakit ini, yang merupakan langkah penting untuk mencegah komplikasi serius yang mungkin terjadi. Dari keempat model tersebut, Xception dan DenseNet201 menonjol sebagai model terbaik dengan akurasi, presisi, recall , dan F1-Score mencapai 96%. Hal ini menandakan bahwa kedua model ini dapat diandalkan dalam memberikan diagnosis yang akurat, memberikan manfaat yang besar bagi dunia kesehatan terutama penyedia layanan kesehatan dan penderita penyakit RD.
Keberhasilan ini menunjukkan potensi besar dari pendekatan berbasis deep learning dalam mendukung diagnosis medis, membantu tenaga kesehatan dalam pengambilan keputusan yang lebih baik, dan meningkatkan perawatan pasien secara keseluruhan. Tentunya penelitian ini akan membuka potensi untuk penelitian selajutnya dalam mengembangkan model yang lebih baik, seperti dengan menggunakan dataset yang lebih lengkap dan menggunakan metode yang lebih baik untuk meningkatkan dan memperluas pengetahuan dalam bidang deteksi RD menggunakan deep learning . Dengan demikian, hasil evaluasi ini memberikan pandangan optimis tentang peran teknologi dalam perbaikan layanan kesehatan, khususnya dalam diagnosis penyakit mata yang kompleks seperti RD.

## D AFTAR P USTAKA
[1] K. Boyd, “Diabetic Retinopathy: Causes, Symptoms, Treatment,” American Academy of Ophthalmology . 2023. [Online]. Available: https://www.aao.org/eye-health/diseases/what-is-diabetic-retinopathy
[2] P. A. W. Sebastian, Made Agus Kusumadjaja, I. G. A. M. Juliari, and I. G. A. R. Suryaningrum, “Karakteristik pasien diabetic retinopathy dengan dislipidemia di RSUP Sanglah Denpasar,” Intisari Sains Medis , vol. 14, no. 1, pp. 59–63, 2023, doi: 10.15562/ism.v14i1.1576.
[3] A. R. Bhavsar, G. G. Emerson, M. V. Emerson, and D. J. Browning, “Epidemiology of diabetic retinopathy,” Diabet. Retin. Evidence-Based Manag. , pp. 53–75, 2010, doi: 10.1007/978-0-387-85900-2_3.
[4] M. Tilahun, T. Gobena, D. Dereje, M. Welde, and G. Yideg, “Prevalence of diabetic retinopathy and its associated factors among diabetic patients at debre markos referral hospital, Northwest Ethiopia, 2019: Hospital-based cross-sectional study,” Diabetes, Metab. Syndr. Obes. , vol. 13, pp. 2179– 2187, 2020, doi: 10.2147/DMSO.S260694.
[5] Kemenkes RI, “PEDOMAN NASIONAL PELAYANAN KEDOKTERAN TATA LAKSANA RETINOPATI DIABETIKA,” 2023.
[6] N. Han, J. Yao, and S. Li, “Accelerated Life Test and Life Prediction of an Electromechanical Actuator,” Proc. - 2019 Int. Conf. Artif. Intell. Adv. Manuf. AIAM 2019 , pp. 647–651, 2019, doi: 10.1109/AIAM48774.2019.00134.
[7] R. Yasashvini, V. Raja Sarobin M, R. Panjanathan, S. Graceline Jasmine, and L. Jani Anbarasi, “Diabetic Retinopathy Classification Using CNN and Hybrid Deep Convolutional Neural Networks,” Symmetry (Basel). , vol. 14, no. 9, 2022, doi: 10.3390/sym14091932.
[8] D. Le et al. , “Transfer Learning for Automated OCTA Detection of Diabetic Retinopathy,” Transl. Vis. Sci. Technol. , vol. 9, no. 2, pp. 35–35, Jan. 2020, doi: 10.1167/TVST.9.2.35.
[9] Y. S. Devi and S. P. Kumar, “A deep transfer learning approach for identification of diabetic retinopathy using data augmentation,” IAES Int. J. Artif. Intell. (IJ-AI , vol. 11, no. 4, pp. 1287–1296, 2022, doi: 10.11591/ijai.v11.i4.pp1287-1296.
[10] Y. Yu, H. Lin, J. Meng, X. Wei, H. Guo, and Z. Zhao, “Deep transfer learning for modality classification of medical images,” Inf. , vol. 8, no. 3, 2017, doi: 10.3390/info8030091.
[11] S. Kulshrestha, “What Is A Convolutional Neural Network?,” Developing an Image Classifier Using TensorFlow . 2019. doi: 10.1007/978-1-4842- 5572-8_6.
[12] W. Supriyanti and D. A. Anggoro, “Classification of Pandavas Figure in Shadow Puppet Images using Convolutional Neural Networks,” Khazanah Inform.   J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 7, no. 1, 2021, doi: 10.23917/khif.v7i1.12484.
[13] J. Gu et al. , “Recent advances in convolutional neural networks,” Pattern Recognit. , vol. 77, pp. 354–377, 2018, doi: 10.1016/j.patcog.2017.10.013.
[14] S. Albawi, T. A. Mohammed, and S. Al-Zawi, “Understanding of a convolutional neural network,” Proc. 2017 Int. Conf. Eng. Technol. ICET 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 1–6, 2017, doi: 10.1109/ICEngTechnol.2017.8308186.
[15] K. Zakka, “CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition,” Stanford Univ. , pp. 1–18, 2021, [Online]. Available: https://cs231n.github.io/convolutional-network/#add
[16] W. Setiawan, M. I. Utoyo, and R. Rulaningtyas, “Transfer learning with multiple pre-trained network for fundus classification,” Telkomnika (Telecom- munication Comput. Electron. Control. , vol. 18, no. 3, pp. 1382–1388, 2020, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v18i3.14868.
[17] KOUSTUBH, “ResNet , AlexNet , VGGNet , Inception : Understanding various architectures of Convolutional Netw orks.” pp. 1–7, 2018. [Online]. Available: https://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inception/
[18] Y. LeCun, K. Kavukcuoglu, and C. Farabet, “Convolutional networks and applications in vision,” ISCAS 2010 - 2010 IEEE Int. Symp. Circuits Syst. Nano-Bio Circuit Fabr. Syst. , pp. 253–256, 2010, doi: 10.1109/ISCAS.2010.5537907.
[19] F. Chollet, “Xception: Deep learning with depthwise separable convolutions,” Proc. - 30th IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognition, CVPR 2017 , vol. 2017-Janua, pp. 1800–1807, 2017, doi: 10.1109/CVPR.2017.195.
[20] M. F. Naufal and S. F. Kusuma, “Pendeteksi Citra Masker Wajah Menggunakan CNN dan Transfer Learning,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 8, no. 6, p. 1293, 2021, doi: 10.25126/jtiik.2021865201.
[21] G. Huang, Z. Liu, L. Van Der Maaten, and K. Q. Weinberger, “Densely connected convolutional networks,” Proc. - 30th IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognition, CVPR 2017 , vol. 2017-Janua, pp. 2261–2269, 2017, doi: 10.1109/CVPR.2017.243.
[22] C. Szegedy, V. Vanhoucke, S. Ioffe, J. Shlens, and Z. Wojna, “Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision,” Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. , vol. 2016-Decem, pp. 2818–2826, 2016, doi: 10.1109/CVPR.2016.308.
[23] Asia Pacific Tele-Ophthalmology Society, “APTOS 2019 blindness detection,” Kaggle Competition . 2019. [Online]. Available: https://www.kaggle.com/competitions/aptos2019-blindness-detection
[24] N. Sikder, M. S. Chowdhury, A. Shamim Mohammad Arif, and A. Al Nahid, “Early blindness detection based on retinal images using ensemble learn- ing,” 2019 22nd Int. Conf. Comput. Inf. Technol. ICCIT 2019 , 2019, doi: 10.1109/ICCIT48885.2019.9038439.
[25] R. Rismiyati and A. Luthfiarta, “VGG16 Transfer Learning Architecture for Salak Fruit Quality Classification,” Telematika , vol. 18, no. 1, p. 37, 2021, doi: 10.31315/telematika.v18i1.4025.
[26] N. E. M. Khalifa, M. Loey, and M. H. N. Taha, “Insect pests recognition based on deep transfer learning models,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 98, no. 1, pp. 60–68, 2020.