Klasifikasi Tumor Otak Menggunakan Convolutional Neural Network

Abstract

- Tumor otak memiliki beragam tipe, tergantung pada posisi tumor otak tersebut, yang secara garis besar dikategorikan menjadi 3 tipe yakni Glioma, Meningioma, dan Pituitary. Untuk mendeteksi tumor otak digunakan Magnetic Resonance Imaging (MRI) yang menghasilkan citra tumor otak. Penelitian yang dilakukan ini menghasilkan alat bantu (tools) yang dapat digunakan untuk membantu klasifikasi tipe tumor otak, sehingga staf kesehatan tidak hanya mengandalkan pengalaman klinis kedokteran sebagai bahan pertimbangan dalam memberikan diagnosis secara cepat dan akurat. Metode klasifikasi citra MRI otak yang digunakan pada penelitian ini adalah Deep Learning Convolutional Neural Network (CNN) dengan 2 model skema arsitektur. Dataset yang digunakan memuat citra MRI otak manusia dengan total 7023 citra, dengan rincian 1621 Glioma, 1645 Meningioma, 1757 Pituitary, dan 2000 Notumor. Evaluasi F1-Score model skema 1 dan skema 2 berturut-turut: 96% dan 98%, sedangkan nilai Accuracy 98% dan 99%. Hal ini menunjukkan bahwa Nilai F1-Score dan Accuracy, model skema 2 lebih baik. Hasil accuracy penelitian ini lebih tinggi dibandingkan dengan beberapa penelitian sebelumnya, yakni dari [1], [2], [3], [5], [7], dan [8], berturut-turut: 94.39%, 97.54%, 97.18%, 96.08%, 96,36%, dan 95.55%. Kata