Perbandingan Metode Convolutional Neural Network Pada Klasifikasi Sel Darah Putih Menggunakan Sistem Cpu Dan Gpu

Abstract

Abstrak Saat ini penggunaan metode Deep Learning dapat menjadi salah satu metode yang sering digunakan pada penelitian. Salah satunya adalah klasifikasi menggunakan metode Convolutional Neural Network. Banyak penelitian yang telah dilakukan mengenai bidang pemrosesan gambar yang digabungkan dengan berbagai teknik klasifikasi dan segmentasi untuk mendapatkan hasil alternatif pada klasifikasi. Penelitian ini menerapkan metode CNN untuk klasifikasi sel darah putih. Penetapan jumlah dan klasifikasi sel darah putih sangat penting dalam deteksi suatu penyakit pada tubuh seseorang, yang dapat mengakibatkan komplikasi pada suatu sistem kekebalan tubuh sehingga mengarah ke berbagai jenis penyakit. Klasifikasi sel darah putih dengan menerapkan metode CNN digunakan untuk membedakan 4 jenis sel darah putih antara lain Neutrofil, Eosinofil, Monosit, dan Limfosit. Untuk mengetahui kinerja klasifikasi yang paling optimal dengan waktu eksekusi yang paling cepat, penelitian ini membandingkan antara performansi proses klasifikasi menggunakan CPU dan GPU. Hasil yang diperoleh pada proses klasifikasi ini yaitu penggunaan GPU lebih unggul dengan nilai Speedup hingga 29 kali dan nilai akurasi hingga 99,93%. Kata kunci : Convolutional neural network, CPU, deep learning, GPU, sel darah putih. Abstract Nowadays, the use of the Deep Learning method can be one method that is often used in research. One of them is the classification using the Convolutional Neural Network method. Much research has been done on the field of image processing combined with various classification and segmentation techniques to obtain alternative results in classification. This study applies the CNN method for the classification of white blood cells. Determination of the number and classification of white blood cellsis very important in the detection of a disease in a person’s body, which can lead to complications in an immune system that leads to various types of diseases. Classification of white blood cells by applying the CNN method is used to distinguish 4 types of white blood cells, including Neutrophils, Eosinophils, Monocytes, and Lymphocytes. To find out the most optimal classification performance with the fastest execution time, this study compares the performance of the classification process using CPU and GPU. The results obtained in this classification process are the use of GPU is superior with Speedup values up to 29 times and accuracy values up to 99.93%. Keywords: Convolutional neural network, CPU, deep learning, GPU, white blood cell.