Klasifikasi Kanker Payudara Berdasarkan Citra Histopatologi Menggunakan Model Convolutional Neural Network
Abstract
Kanker payudara menempati peringkat pertama sebagai jenis kanker yang
paling umum diderita oleh perempuan di dunia. Kanker payudara memiliki
kontribusi sebesar 11,7% dari total kasus baru kanker di dunia dan 16,6% di
Indonesia secara keseluruhan yang tercatat pada tahun 2020. Pemeriksaan kanker
umumnya menggunakan biopsi dengan melakukan pengambilan sampel jaringan
yang dicurigai terdapat sel kanker. Penelitian ini bertujuan untuk membuat model
convolutional neural network dalam memprediksi status kanker payudara pada citra
histopatologi dengan performa paling baik. Data yang digunakan dalam penelitian
ini bersumber dari dataset BreakHis yang terdiri atas 7909 citra histopatologi
jaringan tumor payudara dengan 2 kelas yaitu, jinak dan ganas. Tahapan dalam
penelitian ini meliputi praproses data, pembagian data, hyperparameter tuning,
pelatihan model, dan evaluasi model. Hasil dari penelitian ini adalah satu buah
model convolutional neural network dengan arsitektur DenseNet201 yang dapat
memproses klasifikasi kanker payudara pada citra histopatologi. Model ini
memiliki akurasi senilai 98,74%.
Collections
- UT - Computer Science [2324]