Sistem diagnosa Citra Histopatologi kanker Ginjal menggunakan Metode CNN Model GoogleNet

Kanker sering menjadi penyebab kematian seseorang. Secara umum, ada 3 penyebab kanker yaitu faktor genetik, faktor gaya hidup dan faktor karsinogen. Kanker yang penderitanya sebagian besar orang tua adalah kanker ginjal (Kidney Cancer). Hampir setengah dari penderita kanker ginjal berakhir dengan kematian, sehingga sangat perlu adanya pemeriksaan dini dan penanganan khusus. Penelitian ini bertujuan melakukan diagnosis pada sel kanker berdasarkan citra histopatologi yang diambil dari website Kaggle. Metode yang digunakan penelitian ini adalah CNN (Convolutional Neural Network) dengan model GoogleNet untuk klasifikasi 5 kelas yaitu grade 0, grade 1, grade 2, grade 3, dan grade 4. Hasil dari uji coba yang telah dilakukan tanpa augmentasi data memperoleh akurasi dalam rentang 82% sampai 96%. Sedangkan akurasi yang didapatkan setelah augmentasi data berada di antara 97% hingga 100%. Akurasi terbaik didapatkan pada beberapa uji coba menggunakan pembagian data 80% dengan batchsize 8. Peningkatan akurasi juga dipengaruhi oleh proses augmentasi data, karena semakin banyak data dalam proses pengenalan pola akan semakin baik sistem dalam proses diagnosa.