KLASIFIKASI CITRA PENYAKIT KANKER MULUT MENGGUNAKAN ARSITEKTUR RESNET50 OPTIMASI ADAM DAN SGD

Abstract

Kanker mulut merupakan salah satu kanker terbanyak yang terjadi di dunia dan tercatat menempati urutan keenam pada kategori kanker yang sering terjadi serta kanker yang paling banyak menyebabkan kematian. Klasifikasi penyakit kanker mulut menggunakan 5.000 data gambar untuk 2 kelas yaitu Normal dan Oral Squamous Cell Carcinoma (OSCC). Peneliti menggunakan arsitektur Resnet50 dengan optimizer Adam dan SGD untuk melakukan klasifikasi pada dataset yang terbatas. Hasil Penelitian menggunakan model Resnet50 memiliki hasil akurasi lebih baik apabila menggunakan Optimasi SGD, Akuisisi Data 80 % dan 20 %, menggunakan Batch Size 32 dengan akurasi sebesar 0.95 daripada Optimasi Adam dengan akurasi tertinggi pada penerapan model Resnet50 menggunakan Optimasi Adam pada akuisisi data 70 % dan 30 % menggunakan Batch Size 32 dengan memperoleh akurasi sebesar 0.84. Pada pelatihan dan pengujian dengan data uji/validasi, model Resnet50 menggunakan Optimasi SGD, pada Akuisisi Data 70 % dan 30 %, dan menggunakan Batch Size 32. mencapai hasil klasifikasi gambar terbaik. Kelas normal berhasil diklasifikasikan dengan benar sebanyak 470 gambar, sedangkan terdapat 26 gambar yang salah diklasifikasikan. Untuk kelas OSCC, terdapat 473 gambar yang diklasifikasikan dengan benar dan hanya 37 gambar yang salah diklasifikasikan.