IMPLEMENTASI ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK UNTUK KLASIFIKASI DAN DETEKSI TUMOR OTAK

Ganis Sanhaji; Decky Putra Kurnia; Vito Dwi Nur Hidayat

doi:10.33365/jtk.v19i2.68

Ganis Sanhaji Universitas Islam Nusantara
Decky Putra Kurnia Universitas Islam Nusantara
Vito Dwi Nur Hidayat Universitas Islam Nusantara

DOI: https://doi.org/10.33365/jtk.v19i2.68

Keywords: CNN, Tumor Otak, Diagnosis Otomatis, Confusion Matrix

Abstract

Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Convolutional Neural Network (CNN) untuk mendeteksi tumor otak melalui citra digital. Tumor otak merupakan salah satu penyakit dengan tingkat kompleksitas tinggi yang memerlukan diagnosis cepat dan akurat. CNN digunakan karena kemampuannya untuk mengekstraksi pola kompleks dari citra tanpa memerlukan rekayasa fitur manual. Dataset yang digunakan mencakup empat kategori utama: glioma, meningioma, pituitary, dan non-tumor. Model dilatih menggunakan teknik transfer learning untuk meningkatkan efisiensi pelatihan dan akurasi prediksi. Evaluasi model menunjukkan hasil yang menjanjikan dengan tingkat akurasi sebesar 88%, menggunakan metrik seperti precision, recall, F1-score, dan Confusion Matrix untuk analisis kinerja. Hasil penelitian ini diharapkan dapat mendukung pengembangan sistem berbasis kecerdasan buatan untuk membantu diagnosis medis secara otomatis, terutama di wilayah dengan akses terbatas terhadap fasilitas diagnostik dan tenaga medis.

References

[1] R. R. Wahid, F. T. Anggraeni, dan B. Nugroho, “Brain Tumor Classification with Hybrid Algorithm Convolutional Neural Network-Extreme Learning Machine,” IJCONSIST J., vol. 3, no. 1, hlm. 29–33, Des 2021, doi: 10.33005/ijconsist.v3i1.53.
[2] Amaliah Faradibah, D. Widyawati, A. U. T. Syahar, dan S. R. Jabir, “Comparison Analysis of Random Forest Classifier, Support Vector Machine, and Artificial Neural Network Performance in Multiclass Brain Tumor Classification,” Indones. J. Data Sci., vol. 4, no. 2, hlm. 54–63, Jul 2023, doi: 10.56705/ijodas.v4i2.73.
[3] D. Husen, “Klasifikasi Citra MRI Tumor Otak Menggunakan Metode Convolutional Neural Network,” Bit-Tech, vol. 7, no. 1, hlm. 143–152, Agu 2024, doi: 10.32877/bt.v7i1.1576.
[4] M. H. A. Waskito, A. N. Sihananto, dan A. Junaidi, “Klasifikasi Penyakit Kronis Melalui Mata Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network Dengan Model MobileNet-V3,” Uranus J. Ilm. Tek. Elektro Sains Dan Inform., vol. 2, no. 2, hlm. 48–60, Jun 2024, doi: 10.61132/uranus.v2i2.120.
[5] W. P. Astuti, “Penggunaan Aplikasi Machine Learning (Ml) dalam Kurikulum Perubahan Iklim,” 2024.
[6] N. Pratama, M. Liebenlito, dan Y. Irene, “Perbandingan Model Klasifikasi Transfer Learning Convolutional Neural Network Tumor Otak menggunakan Citra Magnetic Resonance Imaging,” J. Sehat Indones. JUSINDO, vol. 6, no. 01, hlm. 308–318, Jan 2024, doi: 10.59141/jsi.v6i01.81.
[7] D. Sanjaya dan S. Budi, “Prediksi Pencapaian Target Kerja Menggunakan Metode Deep Learning dan Data Envelopment Analysis,” J. Tek. Inform. Dan Sist. Inf., vol. 6, no. 2, Agu 2020, doi: 10.28932/jutisi.v6i2.2678.
[8] F. C. R., F. Indriyani, dan I. R. Rahadjeng, “Klasifikasi Tumor Otak Berbasis Magnetic Resonance Imaging Menggunakan Algoritma Convolutional Neural Network,” Digit. Transform. Technol., vol. 3, no. 2, hlm. 918–924, Jan 2024, doi: 10.47709/digitech.v3i2.3469.
[9] R. R. Siregar dan A. M. Husein, “Klasifikasi Tumor Otak pada gambar Magnetic Resonance Images (MRI) dengan Pendekatan Pembelajaran Mendalam.”
[10] S. N. Fadilah, D. C. R. Novitasari, dan L. Hakim, “Pengaruh Reduksi Fitur Pada Klasifikasi Kanker Paru Menggunakan CNN Dengan Arsitektur GoogLeNet,” J. Fourier, vol. 12, no. 1, hlm. 20–32, Apr 2023, doi: 10.14421/fourier.2023.121.20-32.
[11] R. P. Sari, “Apa itu Convolutional Neural Networks? Pengertian & Cara Kerja.” [Daring]. Tersedia pada: https://aihub.id/pengetahuan-dasar/apa-itu-cnn#google_vignette.
[12] Seo, “Confusion Matrix: Pengertian, Fungsi, dan Cara Membacanya.” [Daring]. Tersedia pada: https://course-net.com/blog/confusion-matrix/#:~:text=Confusion%20matrix%20merupakan%20tabel%20yang%20berfungsi%20untuk%20menilai,memberikan%20informasi%20rinci%20mengenai%20klasifikasi%20benar%20dan%20salah.