Mengikuti pertumbuhan teknologi yang bertumbuh dari waktu ke waktu, maka
manusia berlomba-lomba untuk menciptakan teknologi yang baru. Teknologi yang
diciptakan tersebut berguna dalam memecahkan permasalahan yang ada dalam
masyarakat. Salah satu contoh perkembangan teknologi yang sedang gencar
di masyarakat yaitu teknologi Artificial Intelligence (AI). AI merupakan sebuah
teknologi mesin yang dapat mensimulasikan kecerdasan manusia dengan jumlah
data yang besar. Salah satu bagian dari AI yaitu Deep Learning. Deep learning
merupakan teknologi mesin yang memiliki kemampuan yang bagus, salah satunya
untuk klasifikasi citra. Salah satu bagian dari Deep Learning yang paling populer
untuk klasifikasi citra yaitu Convolutional Neural Network (CNN).
Pada Tugas Akhir ini, penulis melakukan klasifikasi leukemia, dengan
sample citra berupa sel darah. Pada pengklasifikasian leukemia, penelitian
ini menggunakan dua jenis citra sel darah, yaitu Acute Lymfoblastic Leukemia
(ALL) yang merupakan sel darah leukimia dan sel darah normal. Dalam
mengklasifikasikan citra pada CNN terdapat empat tahap, yaitu tahap akuisisi data,
tahap pre-processing, tahap pembelajaran model CNN, dan tahap klasifikasi CNN.
Terdapat lima parameter yang dilakukan pada pengklasifikasian ini, yaitu:
convolutional layer, input size, optimizer, batch size, dan learning rate untuk
mendapatkan model terbaik. Kemudian hasil dari percobaan kelima parameter
tersebut akan dianalisis menggunakan accuracy dan loss. Hasil akhir Tugas Akhir
ini menunjukkan model terbaik untuk klasifikasi jenis leukemia menggunakan
arsitektur CNN usulan, dengan 3 convolutional layer, input size 450x450, optimizer
Adam, ukuran batch size 32, dan learning rate sebesar 0.00001 memiliki accuracy
94% dan loss 22.03%.
Kata Kunci : convolutional neural network, klasifikasi leukemia, sel darah