Penerapan Blok SE-NET Pada Deep Learning Inceptionv3 untuk Meningkatkan Deteksi Penyakit Mpox pada Manusia - M. Bakhara Alief Rachman; Aliyah Kurniasih; Andika Sundawijaya; Ahlijati Nuraminah (Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer)
Mpox atau cacar monyet adalah penyakit yang disebabkan oleh virus monkeypox. Penelitian terdahulu membuktikan sudah tersedia beberapa pre-trained model yang terbukti mampu mendeteksi penyakit mpox dengan menggunakan dataset MSLD (Monkeypox Skin Lesion Dataset) seperti VGG16, ResNet50, InceptionV3, dan penggabungan ketiga model tersebut. Dari penelitian tersebut didapatkan hasil model InceptionV3 memiliki tingkat akurasi paling rendah dengan nilai 74.07% berbanding jauh dengan ResNet50 yang mampu hingga 82.96% dan menjadikannya akurasi tertinggi. Namun, terdapat peluang akurasi model InceptionV3 mampu ditingkatkan. Oleh sebab itu, pada penelitian diimplementasikan arsitektur baru dan penambahan blok SE-Net (Squeeze and Excitation Networks) pada pre-trained model InceptionV3. Untuk training dan evaluasi model akan menggunakan dataset MSLD. Penelitian ini dilaksanakan dengan harapan mampu meningkatkan akurasi pre-trained model InceptionV3 dalam mendeteksi penyakit mpox. Dari hasil penelitian berdasarkan nilai confusion matrix penerapan arsitektur baru berhasil dilakukan terbukti dengan peningkatan akurasi dari 74.07% menjadi 82.22%. Selain itu, penambahan blok SE-Net terhadap arsitektur baru terbukti mampu meningkatkan akurasi menjadi 91.11% dan menjadikan performa InceptionV3 menjadi lebih baik dari akurasi ResNet50. Dari hasil penelitian tersebut memberikan rekomendasi untuk melakukan percobaan dengan mengganti pre-trained model, blok SE-Net, dan jumlah perbandingan dataset antara train, validation, dan test.