## DEEP LEARNING UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT RETINOPATI DIABETIK MENGGUNAKAN ARSITEKTUR ALEXNET DAN GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK

## Julius Ivander Massie
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika Universitas Esa Unggul Email: juliusivander88@student.esaunggul.ac.id

## Agung Mulyo Widodo
Dosen Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Esa Unggul Email: agung.mulyo@esaunggul.ac.id

## ABSTRAK
Retinopati diabetik merupakan salah satu komplikasi pada penyakit diabetes melitus yang menyerang bagian mata penderitanya. Untuk mengidentifikasi penyakit ini diperlukan tenaga ahli yang mumpuni serta waktu yang lama agar menghasilkan hasil diagnosis yang optimal.  Dengan kemajuan teknologi terutama pada  bidang deep  learning ,  permasalahan  citra  seperti  pengklasifikasian  terus  dilakukan  pengembangan untuk  mengatasi  berbagai  masalah.  Pada  penelitian  berfokus  pada  klasifikasi  retinopati  diabetik  dengan sumber  data  berasal  dari  situs  kaggle.com.  Namun  ketidakseimbangan  pada  data  yang  dimiliki  dapat berdampak pada proses klasifikasi. Sehingga penerapan arsitektur Generative Adversarial Network (GAN) dapat dilakukan untuk mengatasi hal tersebut. Penelitian ini menggunakan lima kelas, yakni tidak ada gejala retinopati  diabetik,  retinopati  diabetik  non  proliferatif  (dibagi  menjadi  ringan,  sedangn,  berat),  serta retinopati  diabetik  prolifeartif.  Proses  klasifikasi  dilakukan  dengan  menggunakan  arsitektur AlexNet sehingga  mampu  menghasilkan  tingkat  akurasi  sebesar  25.3  persen,  sensitivitas  sebesar  25.2  persen, precision sebesar 24.64 persen, serta F1-score sebesar 24.38 persen
Kata kunci: Retinopati Diabetik, AlexNet, Generative Adversarial Network , Deep Learning

## ABSTRACT
Diabetic  retinopathy  is  a  complication  of  diabetes  mellitus  that  occurs  in  the  eyes  of  the patient.  To  identify  this  disease  requires  qualified  experts  and  a  long  time  to  produce  optimal diagnosis  results.  With  advances  in  technology,  especially  in  the  field  of  deep  learning,  image problems  such  as  classification  continue  to  be  developed  to  overcome  various  problems.  This research focuses on the classification of diabetic retinopathy with the data source coming from the site  kaggle.com.  However,  the  imbalance  in  the  data  owned  can  have  an  impact  on  the classification  process.  So  that  the  application  of  Generative  Adversarial  Network  (GAN) architecture  can  be  done  to  overcome  this  problem.  This  study  used  five  classes,  namely  no symptoms  of  diabetic  retinopathy,  non-proliferative  diabetic  retinopathy  (divided  into  mild, moderate, severe), and proliferative diabetic retinopathy. The classification process is carried out using  the  AlexNet  architecture  so  that  it  can  produce  an  accuracy  rate  of  25.3  percent,  a sensitivity of 25.2 percent, a precision of 24.64 percent, and an F1-score of 24.38 percent.
Keywords: Diabetic Retinopathy, AlexNet, Generative Adversarial Network, Deep Learning

## 1. PENDAHULUAN
Diabetes mellitus adalah penyakit menahun ditandai dengan kadar gula dalam darah yang melebihi kada gula dalam darah normal [1]. Tanpa identifikasi dan penanganan yang cepat, diabetes mellitus dapat menimbulkan  berbagai  macam  komplikasi,  salah  satunya  adalah  retinopati  diabetik.  Retinopati  diabetik
merupakan  gangguan  mata  pada  bagian  retina  di  mana  terjadi  penghambatan,  pembentukan,  serta pendarahan yang disebabkan oleh tingginya kadar gula dalam darah penderita [2]. Semakin meningkatnya kadar  gula  dalam  darah  secara  eksponensial  dapat  memperparah  penyakit  retinopati  diabetik  hingga berujung pada kebutaan [3].
Diagnosis penyakit retinopati diabetik dilakukan oleh ophtalmologis atau dokter spesialis mata dengan berbagai macam jenis alat medis salah satunya adalah funduskopi. Dengan menggunakan funduskopi, para ophtalmologis dapat menghasilkan citra fundus yang berperan penting dalam mendeteksi retinopati diabetik serta  berguna  untuk  mendokumentasikan  perkembangan  penyakit  dan  respon  terhadap  terapi  yang  telah dilakukan [4]. Namun, diperlukan tenaga ahli yang mumpuni serta waktu yang lama agar menghasilkan hasil diagnosis yang optimal [5].
Seiring waktu berjalan, kemajuan teknologi terutama pada bidang deep learning juga terus semakin meningkat.  Permasalahan  citra  seperti  pengklasifikasian  terus  dilakukan  pengembangan  untuk  mengatasi berbagai masalah, karena dengan bantuan komputasi pada mesin yang menghasilkan suatu arsitektur deep learning dapat membantu para ophtalmologis untuk mendiagnosis penyakit retinopati diabetik pasiennya.
Salah  satu  arsitektur  deep  learning  yang  digunakan  adalah  arsitektur  AlexNet,  AlexNet  merupakan arsitektur convolutional neural network yang tersusun atas delapan lapisan atau layer. Lapisan ini terdiri atas lima convolutional layer serta tiga fully connected layer. Hingga saat ini penerapan arsitektur AlexNet telah banyak  dimanfaatkan pada  beberapa  penelitian  untuk  melakukan  klasifikasi  citra  terutama  dalam  bidang kesehatan.  Seperti  pada  penelitian  oleh  Zulfa  yang  mampu  memanfaatkan  arsitektur  AlexNet  untuk mengklasifikasi  citra  histopatologi  kanker  paru  dengan  tingkat  akurasi,  dan  sensitivitas  masing-masing sebesar  99  persen  [6].  Pemanfaatan  ini  juga  dilakukan  pada  penelitian  oleh  Ismail  yang  mampu mengklasifikasikan citra histopatologi kanker usus dengan tingkat akurasi sebesar 98 persen, presisi sebesar 97 persen, dan sensitifitas sebesar 98 persen [7].
Ketersediaan akan data citra fundus retinopati diabetik menjadi salah satu syarat utama bagi arsitektur AlexNet  agar  dapat  melakukan  klasifikasi.  Terdapat  berbagai  macam  sumber  yang  menyediakan  data tersebut, salah satunya adalah EyePACS. Citra fundus retinopati diabetik yang diperoleh EyePACS berasal dari hasil jepretan berbagai jenis funduskopi yang telah diklasifikasikan menjadi lima kelas meliputi tanpa retinopati, retinopati diabetik proliferatif, serta retinopati diabetik non proliferatif yang dibagi menjadi tiga jenis tingkatan (ringan, sedang, dan berat). Citra tersebut kemudian dipublikasikan melalui situs kaggle [8].
Salah satu permasalahan pada data EyePACS adalah ketidakseimbangan data di mana terdapat kelas atau label dengan jumlah data citra yang sangat sedikit. Hal ini dapat berakibat pada kemampuan arsitektur AlexNet dalam mengidentifikasi kelas atau label tersebut. Maka dari itu, pemanfaatan arsitektur Generative Adversarial Network dapat menjadi salah satu metode dalam mengatasi permasalahan ini.
Generative Adversarial Network (GAN) merupakan arsitektur deep learning terdiri atas dua jaringan dengan  masing-masing  dinamakan  sebagai  generator  dan  discriminator.  Di  mana  generator  berperan penting  dalam  menciptakan  sebuah  data  yang  serupa  dengan  aslinya,  sedangkan  discriminator  berperan penting  dalam  mengidentifikasi  apakah  data  yang  diterima  merupakan  data  buatan  generator  atau  asli. Kedua jaringan tersebut kemudian akan dilatih secara bersamaan untuk mencapai tujuannya masing-masing yakni mengelabui discriminator terhadap data yang diciptakan oleh generator, atau mengetahui data mana yang  diciptakan  generator  oleh  discriminator  [9].  Seperti  penelitian  yang  dilakukan  dalam mengimplementasi arsitektur GAN, seperti pada penelitian oleh Radford et al.,  yang mengemukakan Deep Convolutional  Generative  Adversarial  Network,  di  mana  arsitektur  tersebut  memanfaatkan  convolutional neural network untuk menciptakan citra pada dataset LSUN [10].
Melalui penelitian-penelitian di atas, pada penelitian ini penulis membahas proses klasifikasi penyakit retinopati diabetik dengan alur kerja pada tahap pertama mendapatkan data latih dan data uji melalui citra EyePACS,  kemudian  dilakukan  perancangan  arsitektur  GAN  untuk  menghasilkan  citra  baru  yang dilanjutkan dengan pre-processing data, dan proses klasifikasi. Sehingga penelitian yang dilakukan penulis berfokus pada performansi terhadap arsitektur AlexNet yang telah dilatih dengan data yang diperoleh dari arsitektur GAN.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian yang digunakan adalah experimental research dan case study research. Di mana case study atau  studi  kasus  yang  diambil  adalah  mengenai  topik  retinopati  diabetik  dengan  experimental  research menggunakan arsitektur AlexNet dan Generative Adversarial Network . Diagram tahapan metode penelitian digambarkan pada Gambar 1. Secara garis besar tahapan tersebut meliputi:
1. Penelitian  diawali  dengan  melakukan  pengumpulan  data  untuk  mengemukakan  suatu  masalah serta studi pustaka yang diperoleh dari berbagai jurnal dan literature mengenai arsitektur deep learning,  AlexNet ,  GAN,  retinopati  diabetic,  serta  implementasi  terdahulu  terkait  klasifikasi retinopati diabetik.
2. Kemudian  penelitian  dilanjutkan  dengan  mengidentifikasi  masalah  menggunakan  metode fishbone  dengan  hasil  akhir  potensi  masalah  paling  memungkinkan  dan  digunakan  sebagai acuan dari tujuan penelitian.
3. Selanjutnya penelitian melewati fase perancangan, di mana pengumpulan data  EyePACS, serta perancangan  kerangka  arsitektur  GAN  dan  AlexNet  dilakukan  sebagai  persiapan  sebelum melaksanakan penelitian.
4. Dengan persiapan yang telah dipersiapkan pada fase perancangan, tahap implementasi dilakukan dimulai  dengan  implementasi  arsitektur  GAN,  pre-processing  data,  implementasi  arsitektur AlexNet, pelatihan arsitektur AlexNet, dan diakhiri dengan evaluasi arsitektur AlexNet.
5. Metrik evaluasi yang digunakan untuk menguji performa arsitektur AlexNet pada penelitian ini adalah akurasi, precision , sensitivitas, dan F1-score.
Gambar 1. Diagram Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  pada  laporan  ini  dibagi  menjadi  empat  bagian,  yakni  tahap pre-processing ,  tahap pelatihan arsitektur GAN, tahap pelatihan arsitektur AlexNet , dan tahap evaluasi arsitketur AlexNet .

## 3.1. Tahap Pre-processing
Tahap  pre-processing  dapat  dimplementasikan  dengan  memanfaatkan  library  keras,  serta  pillow. Tahap  pre-processing  dibagi  menjadi  dua  segmen  yaitu pre-processing pada  arsitektur  GAN  dan pre- processing pada arsitektur AlexNet. Penjelasan segmen tersebut adalah sebagai berikut:

## 3.1.1. Pre-processing pada arsitektur GAN
Pre-processing  pada  arsitektur  GAN  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  library  keras menggunakan fungsi image_dataset_from_directory . Fungsi tersebut dapat dengan cepat melakukan resizing  ukuran  citra  dengan  menambahkan  parameter image_size  =  (256,  256) sehingga menghasilkan citra dengan ukuran 256x256 yang dapat diproses oleh arsitektur GAN.
Untuk melakukan normalisasi pada arsitektur GAN dapat menggunakan formula sebagai berikut:
(1)
Di  mana  berdasarkan  formula,  (a,  b)  mewakili  rentang  maksimum  serta  rentang  minimum  yang diinginkan, (xmin, xmax) mewakili rentang maksimum serta rentang minimum pada barisan data
Berdasarkan penjelasan di atas, maka dari itu dapat kita definiskan bahwa nilai dari (a, b) adalah (-1, 1),  dan  nilai  dari  (xmin,  xmax)  adalah  (0,  255).  Sehingga  kita  dapat  melakukan  formulasi  baru  yang menghasilkan formula sebagai berikut:
(2)

## 3.1.2. Pre-processing pada arsitektur AlexNet
Pre-processing  pada  arsitektur  AlexNet  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  library  keras menggunakan fungsi modul ImageDataGenerator. Dengan menggunakan modul ImageDataGenerator , kita dapat melakukan proses augmentasi, resizing, serta normalisasi sehingga dapat diproses oleh arsitektur AlexNet.
Proses  augmentasi  data  dapat  diimplementasi  dengan  menambahkan  parameter  pada  modul ImageDataGenerator yakni horizontal_flip yang mengidentifkasikan untuk modul membalikan citra secara  horizontal, width_shift_range yang  mengidentifikasikan  untuk  modul  menggeser  citra  secara horizontal,  dan height_shift_range yang  mengidentifikasikan  untuk  modul  menggeser  citra  secara vertikal.
Untuk  melakukan  normalisasi  pada  arsitektur  AlexNet  dapat  menggunakan  formula  seperti  pada tahapan pre-processing pada GAN di atas. Sehingga formula akhir yang diperoleh adalah sebagai berikut:
(3)
Kemudian  formula  tersebut  dapat  diimplementasikan  ke  dalam  fungsi ImageDataGenerator dengan mengisi formula ke dalam parameter rescale .

## 3.1.3. Tahap Pelatihan Arsitketur GAN
Terdapat dua jenis arsitektur yang perlu dirancang pada GAN, yakni generator sebagai pencipta citra sintetis serta discriminator sebagai penguji citra sintetis atau citra asli. Sehingga pada penelitian ini terdapat rancangan arsitektur generator dan discriminator sebagai berikut:

## Gambar 2. Arsitektur Generator (Kiri) dan Discriminator (Kanan)
Perancangan  tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan library  keras pada  bahasa  pemrograman python yang  kemudian  dilatih  menggunakan  data  yang  telah  diproses  pada  tahap  sebelumnya.  Proses pelatihan dilakukan per masing-masing kelas di mana pelatihan dilakukan hanya kepada kelas atau label yang memiliki jumlah data yang sedikit. Berdasarkan persebaran data yang digunakan, label tersebut adalah pdr dengan jumlah data 708 serta severe_dr dengan jumlah data 873. Sehingga pelatihan pada arsitektur GAN berjalan sebanyak dua kali dan menghasilkan dua arsitektur GAN yang telah dilatih dengan masing- masing data.
Sebelum  melakukan  proses  pelatihan,  adapula  konfigurasi  tambahan  yang  dilakukan  bagi  kedua proses  pelatihan.  Konfigurasi  tersebut  adalah  jumlah epoch atau  iterasi  yang  digunakan  selama  proses pelatihan  sebanyak  3000 epoch ,  nilai  koefisien  pada  aktivasi LeakyReLU sebesar  0.2,  serta  penggunaan optimizer Adam dengan learning rate 0.0002.
Tahapan ini kemudian diakhiri dengan proses generasi citra baru menggunakan arsitektur generator yang telah dilatih menggunakan citra berlabel pdr dan severe_dr dan disimpan ke dalam direktori terpisah. Berikut adalah sampel yang dihasilkan generator berdasarkan kelas atau label nya.
Gambar 3. Hasil Generasi Citra Dengan Label severe_dr (kiri) dan pdr (kanan)

## 3.1.4. Tahap Pelatihan Arsitektur AlexNet
Berikut adalah arsitektur AlexNet yang akan digunakan untuk melakukan proses klasifikasi retinopati diabetik:

## Gambar 4. Arsitektur AlexNet
Proses  pelatihan  arsitektur  AlexNet  dilakukan  sebanyak  dua  kali  dengan  dua  studi  kasus  berbeda, yakni pelatihan dengan menggunakan citra hasil generasi GAN, dan tanpa menggunakan citra hasil generasi GAN.
Sebelum  melakukan  proses  pelatihan  arsitektur  AlexNet,  adapula  konfigurasi  yang  dilakukan. Konfigurasi tersebut meliputi penggunaan batch_size atau jumlah yang digunakan per iterasi sebanyak 256 data, penggunaan optimizer SGD dengan learning rate 0.001, serta penggunaan cross validation dengan jumlah  fold  sebanyak  5  fold  dengan  masing-masing  epoch  sebanyak  20  epoch,  serta  menambahkan EarlyStopping yang merupakan fungsi yang disediakan tensorflow untuk memberhentikan proses pelatihan jika error atau loss pada  validasi  tidak  menurun  sebanyak  lima epoch berturut-turut.  Penggunaan EarlyStopping dilakukan untuk mempersingkat waktu yang diperlukan serta menghindari overfitting pada proses pelatihan.
Persiapan  tersebut  dijalankan  di google  colab dengan  memanfaatkan resource yang  ada  untuk memperoleh  hasil  dengan  waktu  yang  lebih  singkat.  Sehingga  menghasilkan  grafik validation  accuracy serta validation loss sebagai berikut:
Gambar 4. Grafik Loss (kiri) dan Akurasi (kanan) Pada Arsitektur AlexNet yang dilatih tanpa citra GAN
Gambar 5. Grafik Loss (kiri) dan Akurasi (kanan) Pada Arsitektur AlexNet yang dilatih dengan citra GAN
Berdasarkan gambar 4 dan gambar 5 di atas, dapat diketahui bahwa terjadi earlystopping pada kedua arsitektur akibat error atau loss pada validasi yang tidak menurun dari error atau loss yang terendah. Serta dapat dilihat bahwa akurasi pada arsitektur AlexNet yang dilatih dengan citra GAN memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dengan akurasi tertinggi berkisar 45 persen jika dibandingkan dengan arsitektur AlexNet yang dilatih tanpa menggunakan citra GAN dengan akurasi tertinggi berkisar 35 persen.

## 3.1.5. Tahap Evaluasi Arsitektur AlexNet
Berikut  adalah confusion  matrix yang  merupakan  hasil  prediksi  yang  dilakukan  oleh  arsitektur AlexNet dengan menggunakan data tes. Dengan menggunakan confusion matrix penulis dapat menentukan akurasi,  sensitivitas,  precision,  serta  F1-score  yang  akan  digunakan  sebagai  tolak  ukur  performansi arsitektur AlexNet dalam mengidentifikasi penyakit retinopati diabetik
Gambar 6.  Confusion Matrix Pada Arsitektur AlexNet Dengan GAN (kiri) dan Tanpa GAN (kanan)
Untuk memperoleh nilai dari akurasi, sensitivitas, precision, serta F-1 score pada masing-masing studi kasus, adapula formula yang digunakan sebagai berikut:
(4)
(5)
(6)
(7)
Melalui formula tersebut, berikut adalah hasil kalkulasi yang diperoleh:
Tabel 1. Tabel  Akurasi Arsitektur AlexNet
Jenis Arsitektur AlexNet Akurasi Dengan menggunakan Data GAN 0.253 Tanpa menggunakan Data GAN 0.163

## Tabel 2.Tabel Sensitivitas Arsitektur AlexNet
Jenis Arsitektur Label Rata- rata mild_dr  moderate_dr no_dr pdr severe_dr Dengan menggunakan Data GAN 0.40625 0.1 0.26667  0.19354 0.29629 0.252556 Tanpa menggunakan Data GAN 0.44 0.13513 0.02941  0.11111 0.11764 0.166658
Tabel 3. Tabel Precision Arsitektur AlexNet
Jenis Arsitektur Label Rata- rata mild_dr moderate_dr no_dr pdr severe_dr Dengan menggunakan Data GAN 0.29545 0.2 0.29629  0.18181 0.25806 0.246322 Tanpa menggunakan Data GAN 0.171875 0.20833 0.14285  0.07692 0.14285 0.148165
Tabel 4. Tabel F1-Score Arsitektur AlexNet
Jenis Arsitektur Label Rata- rata mild_dr  moderate_dr no_dr pdr severe_dr Dengan menggunakan Data GAN 0.34210 0.1333 0.28070  0.18749 0.27585 0.243894 Tanpa menggunakan Data GAN 0.24716 0.16392 0.04877  0.09090 0.12902 0.135954
Dari  hasil  kalkulasi  pada  tabel  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa  arsitektur alexnet mampu mengidentifikasi penyakit retinopati lebih baik dengan menambahkan data GAN jika dibandingkan tanpa menggunakan data GAN dengan selisih tingkat akurasi, rata-rata sensitivitas, precision, dan f1-score sebesar hampir  dua  kali  lipatnya.  Berdasarkan confusion  matrix serta  tabel  di  atas  menunjukan  bahwa  arsitektur AlexNet sangat baik dalam mengidentifikasi penyakit retinopati diabetik dengan label mild_dr serta pada arsitektur yang dilatih tanpa menggunakan mengalami kesulitan dalam mengidentifikasi penyakit retinopati diabetik dengan label pdr , no_dr , dan severe_dr .

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  arsitektur  GAN  dan Alexnet ,  didapatkan  hasil evaluasi dengan tingkat akurasi sebesar 25.3 persen, sensitivitas sebesar 25,2 persen, precision sebesar 24.6 persen,  dan  F1-score  sebesar  24.3  persen.  Meskipun  tingkat  akurasi  yang  dihasilkan  relatif  kecil,  namun dengan  menggunakan  arsitekur  GAN  sebagai  data  generasi  mampu  meningkatkan  performa  arsitektur AlexNet .  Sehingga  peneliti  menarik  kesimpulan  bahwa  arsitektur  GAN  dan AlexNet mampu mengklasifikasi  penyakit  retinopati  diabetik.  Selain  itu,  penulis  menyarankan  agar  dapat  menggunakan arsitektur lainnya sebagai pertimbangan kedepannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Destiana, D. W., 2017. “Faktor-Faktor yang Berhubungan dengan Kepatuhan dalam Pengelolaan Diet pada Pasien Rawat Jalan Diabetes Mellitus Tipe 2 di Kota Semarang”. Journal of Health Education 2.2, 138.
[2]  MayoClinic.org. Diabetic Retinopathy. [cited: 2021 December]; Available from: https://www.mayoclinic.org/diseases-conditions/diabetic-retinopathy/symptoms-causes/syc-20371611
[3]  Sundoro,  D.  J.,  et  al.  2019.  “Klasifikasi  Retinopati  Diabetik  Non-prolifeartif  dan  Proliferatif Berdasarkan  Citra  Fundus  Menggunakan  Metode  Gabor  Wavele  Dan  Klasifikasi  Jaringan  Saraf Tiruan Backpropagation”. EProceedings of Engineering .6.2.
[4]  PDMI. (2018). Pedoman Nasional Pelayanan Kedokteran Retinopati Diabetika .
[5]  Triyani,  Y.2021.  “Klasifikasi  Penyakit  Diabetic  Retinopathy  Pada  Citra  Fundus  Berbasis  Deep Learning”. ABEC Indonesia 9, 1007-1018.
[6]  Zulfa, I, I. (2022). Klasifikasi Kanker Paru Berdasarkan Citra Histopatologi Menggunakan Metode Convolutional Neural  Network (CNN) Model AlexNet . UIN Sunan Ampel Surabaya.
[7]  Ismail,  I.  (2020). Klasifikasi  Citra  Histopatologi  Kanker  Usus  Besar  Menggunakan  Arsitektur AlexNet . Institut Teknologi Nasional Bandung.
[8]  Cuadros,  J.,  and  Bresnick,  G.  2009.  “EyePACS:  an  adaptale  telemedicine  system  for  diabetic retinopathy screening”. Journal of Diabetes Science and Technology 3.3, 509-516.
[9]  Creswell, A. et al.2018. “Generative Adversarial Networks: An Overview”. IEEE Signal Processing Magazine 35.1, 53-65.
[10]  Radford,  A.,  Metz,  L.,  and  Chintala,  S.  2015.  “Unsupervised  representationlearning  with  deep convolutional generative adversarial networks”. ArXiv Preprint ArXiv .