Kanker payudara termasuk salah satu penyakit tidak menular yang cenderung
terus meningkat setiap tahunnya. Penyakit ini terjadi hampir seluruhnya pada
Wanita, tetapi dapat juga terjadi pada Pria. Salah satu cara untuk mendeteksi
penyakit ini yaitu dengan melakukan pengamatan pada citra mamografi. Namun
demikian, citra mamografi seringkali cenderung blur dengan kualitas rendah
sehingga dimungkinkan salah deteksi. Oleh karena itu, pada studi ini dilakukan
pengklasifikasian kanker payudara pada citra mamografi secara otomatis
menggunakan Convolutional Neural Network (CNN). Usulan sistem ini
menggunakan arsitektur VGG16 dengan sistem transfer learning. Usulan sistem
kemudian dioptimasi menggunakan optimizers Adam dan optimizers RMSprop. Hasil
pengujian sistem untuk klasfikasi normal, jinak, dan ganas memperoleh nilai akurasi
sebesar 80% - 90% dengan akurasi tertinggi dicapai menggunakan optimizers Adam.