Kanker payudara merupakan salah satu jenis kanker dengan kasus terbanyak di dunia pada tahun 2022. Sebagai salah satu sistem deteksi awal, ultrasound digunakan sebagai pendamping mammografi untuk mendiagnosis kanker atau lesi pada payudara. Salah satu bagian dari diagnosis adalah segmentasi lesi pada citra. Pada penelitian ini, dilakukan implementasi model U-Net termodifikasi untuk melakukan segmentasi lesi secara otomatis pada citra ultrasound payudara. Penelitian ini menggunakan dua model U-Net termodifikasi, yaitu UNET++ dan UResNet-34 yang dievaluasi dengan metrik Jaccard Similarity Index (JSI) dan Dice Similarity Coefficient (DSC). Pada penelitian ini, performa U-Net termodifikasi dalam melakukan segmentasi pada data latihan yang digambarkan dengan nilai JSI secara berturut-turut pada model UNET++ variasi 1, UNET++ variasi 2, UResNet-34 variasi 1, dan UResNet-34 variasi 2 adalah 96,09%, 96,05%, 91,22%, dan 89,87%, sedangkan pada data pengujian, secara berturut-turut adalah 76,07%, 74,14%, 73,11%, dan 78,54% menggunakan metode pertama dan 79,23%, 78,91%, 80,72%, dan 79,70% menggunakan metode kedua. Model U-Net termodifikasi mampu melakukan segmentasi lebih baik daripada model U-Net biasa, baik dengan lapisan batch normalization, maupun tanpa lapisan batch normalization.

---

Breast cancer is one of the types of cancer that requires an early detection system. Ultrasound imaging is commonly used to diagnose cancer or lesions in the breast. In this study, a modified U-Net model was implemented to perform lesion segmentation on breast ultrasound images. Two modified U-Net models were utilized, namely UNET++ and UResNet-34, and evaluated using the Jaccard Similarity Index (JSI) and Dice Similarity Coefficient (DSC) metrics. In this study, the performance of the modified U-Net models on the training data, as indicated by JSI scores, were 96.09%, 96.05%, 91.22%, and 89.87% for UNET++ variation 1, UNET++ variation 2, UResNet-34 variation 1, and UResNet-34 variation 2, respectively. On the test data, the scores were 76.07%, 74.14%, 73.11%, and 78.54% using the first method, and 79.23%, 78.91%, 80.72%, and 79.70% using the second method. The modified U-Net models demonstrated better segmentation performance compared to the standard U-Net model.