Transfer Learning model Convutional Neural Network menggunakan VGG-16 untuk Klasifikasi Tumor Otak pada Citra Hasil MRI

Abstract

Magnetic Resonance Imaging (MRI) adalah suatu teknik pencitraan digital dalam mendeteksi adanya tumor otak. Pentingnya deteksi dini tumor otak menjadi fokus utama dalam bidang medis. Pendeteksian tumor sejak dini membantu menentukan potensi keganasan tumor tersebut sejak awal. Seiring berkembangnya teknologi, deep learning telah diterapkan secara luas, terutama dalam bidang pencitraan medis. Convolutional Neural Network (CNN) menjadi salah satu teknik deep learning yang umum digunakan untuk mengklasifikasikan citra pada MRI. Pengembangan CNN melalui model pre-trained menjadi topik penelitian yang menarik karena memiliki potensi untuk meningkatkan kinerja model pada berbagai tugas pengolahan citra. Penelitian ini berfokus pada salah satu model pre-trained CNN yaitu VGG 16. VGG-16 merupakan CNN dengan 16 lapisan konvolusi, semakin dalam lapisan konvolusi akan meningkatkan hasil klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa VGG-16 dapat mencapai tingkat akurasi prediksi hingga 97%, memberikan harapan positif dalam meningkatkan keefektifan diagnosis dan penanganan penyakit tumor otak melalui penerapan teknologi canggih seperti deep learning.