Klasifikasi Sel Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL) menggunakan Confolutional Neural Network (CNN)

Leukemia merupakan kanker darah akibat tubuh terlalu banyak memproduksi sel darah putih abnormal. Acute Lymphoblastic Leukemia (ALL)rnmerupakan salah satu jenis leukemia (kankerr sel ddarah putih) yang kebanyakanrnterjadi pada anak-anak. Tingginya kasus leukemia maka dari itu dibutuhkan metode yang tepat untuk mendiagnosis penyakit leukemia untuk mempercepat perawatan dan pengobatan. Salah satunya dengan menggunakan klasifikasi citra, dengan adanya klasifikasi citra ini nantinya sebuah citra akan mendapatkan fitur yang unik dari sebuah citra itu sendiri. Penelitian ini menggunakan dataset citra yang telah ditangkap dengan menggunakan mikroskop laboratorium optik. Semua gambar dalam format TIF File (.tif) dengan kedalaman warna 24 bit, resolusi 257 x 257 dengan menggunakan deep learning yaitu dengan metode Convolutional Neural Network (CNN). CNN berasal dari variasi suatu model Multi Layer Perceptronrn(MLP) yang digunakan untuk mengenali serta mendeteksi objek pada gambar digital.rnPada eksperimen pembagian k-fold untuk dataset didapatkan bahwa fold ke 4 dan 5 menjadi pembagian terbaik dengan nilai maximal 100% dan model skenario 1 menjadi yang terbaik dari ketiga skenario dalam melatih data karena mendapatkan rata-rata f1-score 99,31 dan AUC 99,69%. Hasil evaluasi dari semua skenario 1,2 dan 3 didapatkan bahwa ukuran kernel berpengaruh terhadap proses training, dimana kernel 3x3 menjadi hasil terbaik dalam training data