## JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia
p-ISSN : 2715-2529 e-ISSN : 2684-9151 https://journal.sekawan-org.id/index.php/jtim/

## Deteksi Nodul Paru pada Citra CT dengan Klasifikasi Pseudo Nearest Neigbour Rule
I Nyoman Surya Jaya 1* , Kadek Yota Ernanda Aryanto 2 , dan Dewa Gede Hendra Divayana 3
1. Universitas Pendidikan Ganesha; jayaslx777@gmail.com
2. Universitas Pendidikan Ganesha; yota.ernanda@undiksha.ac.id
3. Universitas Pendidikan Ganesha; hendra.divayana@undiksha.ac.id *  Korespondensi: jayaslx777@gmail.com
Abstract: This research aims to obtain the classification performance of the Pseudo Nearest Neigh- bor Rule (PNNR) algorithm in detecting lung nodules in CT scan images. The PNNR classification algorithm is used to reduce the influence of noise or outliers in the classification process so that false positives (prediction of an object that is not a nodule as a nodule) can be reduced. The data set used is  200  patient  data obtained from  the  public  data  of  The  Lung  Image  Database Consortium  and Infectious Disease Research Institute (LIDC/IDRI) where 4 fold Cross Validation will be carried out. The preprocessing stage is carried out by segmenting the otsu image, where from the segmentation results the two largest blobs are then searched for to determine the area of the lung to be analyzed. Next, the feature extraction process from the candidate nodules (white pixels / foreground) is ob- tained from the Otsu segmentation process again. The results of this second segmentation contain information from the candidate nodules to then calculate the value of the shape features of the can- didate nodules such as area, eccentricity, equivalent diameter, major axis length, minor axis length and perimeter which produces feature set values as the basis for training data and data test for the classification process in PNNR The results of the classification proposed in this research, namely using the PNNR classification method, obtained an Accuracy value of 93.72% , which is included in the excellent classification level or the Accuracy level is very good but with a lower level of sen- sitivity or recognition of true positives, namely 72% . In further research, classification optimization can be carried out by selecting the feature set used
Keywords: Pulmonary    Nodule Detection, Classification, Pseudo Nearest Neigbour Rule
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memperoleh  performansi  klasifikasi  algoritma Pseudo Nearest  Neigbour  Rule  (PNNR) dalam  mendeteksi  nodul  paru  pada  citra CT  scan .  Algoritma klasifikasi  PNNR  digunakan  untuk  mengurangi  pengaruh  derau  atau  pencilan  dalam  proses klasifikasi sehingga false positive (prediksi suatu objek bukan nodul sebagai nodul) dapat dikurangi. Data set yang digunakan adalah 200 data pasien  yang diperoleh dari data publik The Lung Image Database Consortium and Infectious Disease Research Institute (LIDC/IDRI) di mana akan dilakukan 4 fold Cross Validation . Untuk tahapan preprocessing dilakukan dengan segmentasi citra otsu di mana dari hasil segmentasi tersebut kemudian dicari dua blob terbesar untuk menentukan area paru yang akan  dianalisis.  Selanjutnya  untuk  proses  ektraksi  fitur  dari  calon  nodul  (bagian  piksel  putih  / foreground )  diperoleh  dari  proses  segmentasi otsu lagi.  Hasil  dari  segmentasi  yang  kedua  ini mengandung informasi dari kandidat nodul untuk selanjutnya dihitung nilai dari fitur bentuk dari kandidat  nodul  tersebut  seperti area,  eccentricity,  equivalent  diameter,  major  axis  length,  minor  axis length dan perimeter yang menghasilkan nilai feature set sebagai dasar data latih dan data uji untuk proses klasifikasi pada PNNR. Hasil klasifikasi yang diusulkan dalam penelitian ini yaitu dengan menggunakan metode klasifikasi PNNR mendapatkan nilai akurasi sebesar 93,72% termasuk ke
Sitasi: Jaya, I. N. S.; Aryanto, K. Y. E.;  Divayana,  D.  G.  H.  ( 2024 ). Deteksi  Nodul  Paru  pada  Citra  CT Dengan  Klasifikasi Pseudo  Nearest Neigbour Rule . JTIM: Jurnal Teknologi Informasi Dan Multimedia, 5(4), 312- 321. https://doi.org/10.35746/jtim.v5i4.463
Diterima: 15-12-2023 Direvisi:: 09-01-2024
Disetujui: 15-01-2024
Copyright: ©  2024 oleh  para
penulis.  Karya  ini  dilisensikan  di bawah Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License. (https://creativecommons.org/license
s/by-sa/4.0/).
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4
dalam tingkat nilai excellent classification atau tingkat akurasinya sangat baik namun dengan tingkat sensitivity atau  pengenalan true  positive yang  lebih  rendah  yaitu  sebesar 72% .  Pada  Penelitian selanjutnya dapat dilakukan optimasi klasifikasi dengan pemilihan feature set yang digunakan.
Kata kunci: Deteksi Nodul Paru, Klasifikasi, Pseudo Nearest Neigbour Rule

## 1. Pendahuluan
Nodul  paru (pulmonary  nodule) merupakan  gumpalan  yang  terdapat  di  paru-paru berukuran  ±  3  cm  [1].  Nodul  Paru  digunakan  sebagai  penanda  atau  gejala  awal  untuk penyakit paru-paru tertentu seperti Bronkitis, Cystic fibrosis , Emphysema, Pneumonia, Tu- berkulosis, edema paru atau bahkan kanker paru-paru [2]. Oleh karena itu deteksi nodul paru sangat penting dilakukan sebagai gejala awal suatu penyakit.
Banyak penelitian yang telah dilakukan dikhususkan untuk mengembangkan skema computer  aided  detection (CAD)  untuk  mendeteksi  nodul  paru.  Salah  satu  penelitian tentang  deteksi  nodul  adalah  dilakukan  oleh  [3]  di  mana  dalam  penelitian  ini  didapat sensitivity 95,9% tetapi  dengan  FP  yang  tinggi  yaitu  38,8 FP/Case .  [4]  juga  melakukan penelitian  di  mana  dalam  penelitian  ini  didapat sensitivitas  yang  lebih  kecil  yaitu  84,6 dengan FP yang lebih tinggi yaitu 47 FP/Case .
Keragaman nodul paru menimbulkan kesulitan untuk skema computer-aided diagnos- tic (CAD) untuk mendeteksi nodul paru pada citra computed tomography (CT) scan gambar, khususnya di penelitian skrining CT skala besar. Oleh karena itu [5] mengusulkan skema CAD  baru  berdasarkan  metode  hibrida  untuk  mengatasi  tantangan  deteksi  pada keberagaman nodul paru. Dalam penelitiannya didapatkan sensitivity sebesar 85,2% dan FP sebesar 3,13.
Pemilihan metode klasifikasi dalam deteksi nodul juga penting dilakukan. Salah satu metode yang digunakan yaitu dengan Deep Learning . Deep Learning memiliki kemampuan yang sangat baik dalam visi komputer. Salah satunya adalah pada kasus klasifikasi objek pada  citra.  Metode Deep  Learning yang  saat  ini  memiliki  hasil  paling  signifikan  dalam pengenalan citra adalah Convolutional Neural Network (CNN) [6]. Pemilihan metode CNN sebagai deteksi nodul dilakukan oleh [7] di mana dalam penelitian ini didapat sensitivity yang masih rendah yaitu 80% dengan FP/case yang tinggi sebesar 15,28. Penelitian dengan menggunakan variasi dari CNN juga dilakukan oleh [8], [9], [10] di mana didapat sensi- tivity + 90% dan + 4 FP per case . Secara keseluruhan, beberapa sistem menunjukkan po- tensial tetapi masih diperlukan perbaikan untuk mengatasi tantangan-tantangan tertentu seperti sensitivitas tinggi dengan laju False positive yang rendah. Diagram fishbone dari permasalahan false positive yang tinggi dari deteksi nodul dapat dilihat pada Gambar 1.
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4
Dalam diagram diatas dalat dilihat ada beberapa hal yang dapat menyebabkan false positive yang tinggi dalam deteksi nodul seperti keberagaman nodul, pemilihan fitur yang tidak tepat, metode klasifikasi kurang akurat, dan adanya data training yang mengandung derau ( outlier ) sehingga menyebabkan kesalahan dalam klasifikasi. Berangkat dari uraian masalah dan rujukan penelitian sebelumnya, maka dalam penelitian ini diusulkan pen- dekatan  baru  dalam  meningkatkan  sensitivitas  pendeteksian  nodul.  Algoritma  yang digunakan yaitu dengan implementasi algoritma klasifikasi Pseudo Nearest Neigbour Rule (PNNR). Penelitian  tentang  perbandingan  teknik  klasifikasi  dilakukan  oleh  Yong  Zeng [11]. Dalam penelitiannya dilakukan perbandingan metode PNNR dengan K-NN, distance weighted K-NN,  dan local  mean-based  nonparametric  classification dalam  hal  akurasi klasifikasi pada pola yang tidak diketahui. Hasil pengujian mengkonfirmasi keabsahan peraturan klasifikasi baru ini bahkan dalam situasi praktis.
Algoritma  klasifikasi  PNNR  digunakan  untuk  mengurangi  pengaruh  derau  atau pencilan dalam proses klasifikasi sehingga false positive (prediksi suatu objek bukan nodul sebagai  nodul)  dapat  dikurangi.  Dengan  berkurangnya false  positive maka  tingkat kesalahan  atau  kekeliruan  klasifikasi  juga  dapat  dikurangi.  PNNR  merupakan  varian terbaru  dari  K-NN  yang  juga  bekerja  secara  lokal.  PNNR  didesain  untuk  mengatasi kelemahan metode K-NN yang umumnya memberikan performansi rendah untuk data yang mengandung derau atau pencilan.

## 2. Bahan dan Metode
Penelitian ini bertujuan untuk merekayasa sebuah sistem untuk  mendeteksi nodul paru  dengan  menggunakan  algoritma Pseudo  Nearest  Neigbour  Rule .  Untuk  mengukur tingkat  kevalidan  atau  akurasi  dari  suatu  dataset  maka  dilakukan  dengan  k- fold  Cross Validation . Nilai k yang digunakan dalam k- fold Cross Validation adalah 4 sehingga menjadi 4 Fold Cross Validation , yang artinya dataset akan dibagi kedalam empat kelompok data. Keempat  kelompok  data  ini  yang  akan  digunakan  dalam  iterasi  dalam  menghitung akurasi.  Di  mana  setiap  iterasi  komposisi  datanya  adalah  satu  kelompok  data  akan menjadi data uji dan sisanya menjadi data training . Pada penelitian ini dilakukan dengan empat proses utama yaitu pengolahan data training , pengolahan data uji, klasifikasi dan pengujian  sistem.  Data training diperoleh  dari  citra  yang  telah  dianotaskan  koordinat nodul  dan  non  nodulnya  oleh  radiologist.  Area  yang  dianotasikan  oleh  radiologist tersebut  kemudian  dilakukan  ektraksi  fitur  sehingga  diperoleh  dataset training . Sedangkan  data  uji  dipeloreh  dari  ekstraksi  fitur  citra  yang  telah  dibinerisasi  dan thresholding  otsu.  Dataset training dan  dataset  uji  tersebut  kemudian  dijadikan  dasar dalam  proses  klasifikasi.  Hasil  dari  rekayasa  sistem  klasifikasi  tersebut  kemudian dilakukan pengujian sisem dengan menghitung nilai ukuran Accuracy, Error Rate , sensi- tivity atau true positive rate, Specificity, dan Precision.
2.1. Pengolahan Data
Dalam penelitian ini digunakan data publik yang diperoleh dari The Lung Image Da- tabase  Consortium  and  Infectious  Disease  Research  Institute  (LIDC/IDRI) melalui  situs https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Public/LIDC-IDRI yang  terdiri  dari  kumpulan citra dari diagnosis dan CT Scan skrining thorac kanker paru.
Sistem  ini  dibangun  dengan  menggunakan  sebanyak  200  file  data  pasien,di  mana didalamnya  diambil  200  obyek  yang  dinotasikan  sebagai  nodul  dan  bukan  nodul  oleh radiologist.  Karena  menggunakan  4  Fold  Cross  Validation  maka  tiap  dataset  (K) berjumlah  50  file.  Untuk  data  training  adalah  sebanyak  150  file  sedangkan  untuk pengujian sistem maka diambil juga 50 file.
2.2. Pseudo Nearest Neighbour Rule
Pseudo nearest neighbour rule (PNNR) merupakan varian terbaru dari K-NN yang juga  bekerja  secara  lokal.  PNNR  didesain  untuk  mengatasi  kelemahan  metode  K-NN yang  umumnya  memberikan  performansi  yang  rendah  untuk  data  yang  mengandung derau  atau  pencilan.  Untuk  memahami  langkah-langkah  PNNR  secara  terstruktur,
berikut  ini  diberikan  algoritma  PNNR  yang  diadopsi  dari  [11].  Misalkan  tersedia 𝑁 sampel  yang  memiliki  label  kelasnya,  dan  misalkan  ni  adalah  jumlah  sampel  yang termasuk dalam kelas ke- 𝑖 , 𝑛 𝑖 ≥  𝑘 , dan 𝑖 = 1, … , 𝑀 . Sedangkan 𝑘 adalah jumlah sampel pada setiap kelas yang jaraknya paling dekat dengan sampel uji, yang digunakan untuk menghitung  total  jarak  dalam  proses  klasifikasi.  PNNR  mengklasifikasikan  pola  uji sebagai kelas yang memiliki jarak total paling minimum (kelas 𝑟 ). Jika terdapat lebih dari satu  kelas  (dinyatakan  sebagai  kelas  r  sampai  kelas 𝑟 + 𝑠 ),  maka  PNNR  akan  memilih salah satu secara acak.
Pada  algoritma  PNNR,  sejumlah 𝑘 pola  terdekat  terhadap  pola  masukan  diberi bobot berdasarkan peringkat jaraknya secara terurut naik. Bobot ketetanggaan untuk pola ke- 𝑗 dirumuskan sebagai u j = 𝟏 𝒋 . Dengan demikian pola terdekat ke-1 (yang paling dekat) diberi  bobot  1,  pola  terdekat  ke-2  diberi  bobot 𝟏 𝟐 ,  dan  bobot  tersebut  terus  menurun untuk  pola-pola  yang  lebih  jauh  sehinga  pola  terdekat  ke- 𝑘 diberi  bobot  terkecil 𝟏 𝒌 Dengan  cara  ini  pola-pola  yang  berada  di  peringkat  atas  (yang  lebih  dekat)  memiliki pengaruh  lebih  besar  dalam  proses  klasifikasi  dibanding  pola-pola  yang  berada  di peringkat bawah (yang lebih jauh).

## 2.3. Crossvalidation
Validasi silang, atau dikenal juga sebagai estimasi rotasi, merupakan suatu metode untuk  mengevaluasi  sejauh  mana  hasil  analisis  statistik  dapat  menggeneralisasi kelompok  data  yang  independen.  Metode  ini  secara  khusus  digunakan  untuk memprediksi  model  dan  menilai  seberapa  tepat  model  prediktif  tersebut  saat diaplikasikan dalam situasi praktis [12]. Salah satu metode dalam validasi silang adalah k-fold cross-validation,  di  mana data dibagi  menjadi K  bagian set  data dengan  ukuran yang identik. Proses pelatihan dan pengujian dilakukan sebanyak 𝐾 kali. Pada setiap it- erasi, salah satu bagian dataset digunakan sebagai data pelatihan, sementara yang lainnya sebagai data pengujian [13] . Pada penelitian ini digunakan 4- fold Cross Validation dalam mengevaluasi  kinerja  model.  Pada 4-fold  Cross  Validation data  dibagi  menjadi 4-fold dengan  ukuran  sama,  di  mana 3-fold akan  digunakan  sebagai  data  latih  dan 1-fold digunakan  sebagai  data  uji.  Skenario  pengujian K-Folds  Cross  Validation yang  akan dilakukan dapat dilihat pada Tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Skema 4 Fold Cross Validation Fold K1 K2 K3 K4 1 Training Training Training Uji 2 Training Training Uji Training 3 Training Uji Training Training 4 Uji Training Training Training

## 2.4. Alur Klasifikasi
Pada tahap ini dilakukan proses klasifikasi untuk menentukan objek yang dianalisis merupakan  nodul  atau  bukan.  Nilai-nilai  dari feature  set yang  diperoleh  dari  proses sebelumnya digunakan sebagai data training yang selanjutnya akan dijadikan dasar untuk melakukan  proses  klasifikasi.  Proses  klasifikasi  menggunakan  algoritma  PNNR seperti ditunjukkan pada Gambar 2
Hasil Klasifikasi PNNR · Nodul · Bukan Nodul Data Training Klasifikasi PNNR Nodul Kandidat Data Training Data Uji Area Eccentricity Equivalent Diameter Major Axis Length Analisis Bentuk Minor Axis Length Perimeter Nodul dan Non Nodul Ekstraksi Fitur Nodul dan Non Nodul Area Eccentricity Equivalent Diameter Major Axis Length Analisis Bentuk Minor Axis Length Perimeter Nodul Kandidat Ekstraksi Fitur Nodul Kandidat Nilai Feature Set Uji
Gambar 2. Tahapan Klasifikasi Nodul Paru menggunakan algoritma PNNR

## 3. Hasil
Untuk mengukur tingkat kevalidan atau akurasi dari suatu dataset maka dilakukan dengan k-fold Cross Validation . Nilai k yang digunakan dalam k-fold Cross Validation adalah 4  sehingga  menjadi  4 Fold  Cross  Validation ,  yang  artinya  dataset  dibagi  kedalam  empat kelompok  data  yaitu 𝐾1 , 𝐾2 , 𝐾3 , 𝐾4 dengan  iterasi  pengujian  dilakukan  sebanyak  4 kali di mana tiap dataset bergantian menjadi data latih dan data uji. Pada tahap ini nodul kandidat  pada citra  CT diklasifikasi sebagai  nodul  atau  bukan. Model  yang  digunakan untuk klasifikasi ini adalah dengan PNNR.
3.1. Pre Processing Data Citra
Tahap pre processing dilakukan untuk mempersiapkan citra agar lebih mudah diolah pada proses selanjutnya. Tahap pre-processing terdiri dari tiga proses yaitu konversi citra ke .tiff dan binerisasi citra, Menentukan ROI Paru dan Segmentasi Otsu.
3.1.1. Konversi Citra Ke .Tiff Dan Binerisasi Citra
Tahap pertama yang dilakukan adalah dengan mengkonversi citra ke format .tiff dan binerisasi citra seperti ditunjukkan pada Gambar 3.
Input Citra
(Format DICOM) Konversi ke.tiff Binerisasi citra Citra Biner Citra .tiff
Gambar 3. Pre Processing Data Citra
Pada tahap pertama citra input berupa citra CT Scan Paru dengan format DICOM di konversi  menjadi  format  .tiff  untuk  proses  selanjutnya.  Tahap  kedua  adalah  binerisasi citra,  di  mana  binerisasi  citra  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode thresholding Otsu. Thresholding otsu dilakukan untuk memisahkan objek foreground dengan background di  mana  piksel  dengan  nilai  dibawah  ambang  batas  ( threshold )  ditransformasi  menjadi hitam ( background ) dan piksel dengan nilai diatas ambang batas ditransformasi menjadi putih  ( foreground ).  Piksel  putih  menggambarkan  objek  ( foreground )  seperti  nodul,  pem- buluh  darah,  jaringan  paru-paru  atau  dinding  toraks.  Sedangkan  piksel  hitam  ( back- ground ) menggambarkan udara.
3.1.2. Menentukan ROI Paru
Pada tahap ini dilakukan penentuan terhadap Region of Interest (ROI) dari citra paru. ROI dilakukan dengan cara mencari kontur dari dua blob terbesar pada paru-paru. Istilah kontur identik dengan batas ( boundary ), di mana dalam hal ini adalah boundary terbesar dari objek pada citra toraks seperti ditunjukkan pada Gambar 4
Hasil ROI Paru-Paru
Citra Biner
Gambar 4 Menentukan ROI Paru

## 3.1.3. Segmentasi Otsu
Pada  tahap  ini  dilakukan  ektraksi  fitur  dari  calon  nodul  (  bagian  piksel  putih  / foreground ) yang diperoleh dari proses segmentasi otsu. Fitur ini mengandung informasi dari  calon  nodul  yang  terdiri  dari  fitur  bentuk  dari  calon  nodul  tersebut.  Fitur  bentuk adalah fitur yang diperoleh melalui bentuk objek di mana dalam penelitian ini meliputi enam atribut yaitu area, eccentricity, equivalent diameter, major axis length, minor axis length dan perimeter seperti ditunjukkan pada Gambar 5
Perhitungan Fitur Bentuk dari nodul candidat ( area, eccentricity, equivalent diameter, major axis length, minor axis length dan perimeter ) Segmentasi Otsu Gambar 5 Ekstraksi Fitur Nodul Kandidat

## 3.2. Antamuka Aplikasi
Sistem ini dibangun dengan menggunakan sebanyak 200 file data pasien, di mana didalamnya  diambil  200  obyek  yang  dinotasikan  sebagai  nodul  dan  bukan  nodul  oleh radiologist. Karena menggunakan 4 Fold Cross Validation maka tiap dataset (K) berjumlah 50 file. Untuk data training adalah sebanyak 150 file sedangkan untuk pengujian sistem maka diambil juga 50 file. Pada tahap ini dilakukan proses klasifikasi untuk menentukan
objek  yang  dianalisis  merupakan  nodul  atau  bukan.  Nilai-nilai  dari  feature  set  yang diperoleh dari proses sebelumnya digunakan sebagai data training yang selanjutnya akan dijadikan  dasar  untuk  melakukan  proses  klasifikasi.  Hasil  klasifikasi  menggunakan algoritma PNNR seperti ditunjukkan pada Gambar 6 Untuk citra hasil klasifikasi PNNR (Classifier),  objek  yang  ditandai  warna  merah  menunjukkan  nodul  dan  warna  biru menunjukkan  bukan  nodul.  Dari  hasil  validasi  maka  didapatkan  jumlah  tuple  dari confusion matrix- nya berdasarkan notasi aktual dari radiolodist.
(a)
(b)
Gambar 6 . Citra dengan Ploting Nodul Oleh Radiologist (a), Hasil Klasifikasi PNNR Citra LIDC- IDRI-0108 (b)
Dalam  citra  dari LIDC-IDRI terdapat  informasi  mengenai  nodul dan  bukan  nodul yang dinotasikan oleh radiologist berupa koordinat tepi dari objek tersebut dan disimpan dalam  file  berformat  xml.  Informasi  dari  radiologist  tersebutlah  yang  dijadikan  acuan untuk validasi hasil klasifikasi.Validasi hasil klasifikasi ini dilakukan untuk mengetahui apakah  hasil  klasifikasi  dari  model  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  kandidat nodul sebenarnya adalah nodul atau bukan. Hal ini dilakukan dengan membandingkan nilai centroid kandidat  nodul  hasil  klasifikasi  dengan  nilai centroid nodul  yang  telah dianotasikan oleh radiologis. Kandidat nodul yang memiliki nilai centroid mendekati unit anotasi dinyatakan sebagai benar adalah nodul. Hasil dari validasi ini akan menghitung berapa jumlah dari true positive, true negative, false positive dan false negative.

## 3.3. Perbandingan dan Analisis Hasil Klasifikasi PNNR
Pada pengujian 4 Fold Cross Validation digunakan 150 data latih dan 50 data uji. Proses Klasifikasi PNNR dilakukan pada ke 50 data citra uji nilai k =1 sampai dengan nilai k = 10.  Berdasarkan  keseluruhan  tahapan  klasifikasi  data  uji  yang  telah  dilakukan  dalam penelitian ini , diperoleh hasil pengenalan objek    yang dapat dilihat pada Tabel 2 berikut ini.
Tabel 2 . Perbandingan Hasil Pengenalan Objek Fold k FN TN TP FP P'' P N'' N Fold 1 5 17 5487 33 318 351 50 5504 5805 Fold 2 2 9 5502 41 303 344 50 5511 5805 Fold 3 6 20 4513 30 212 242 50 4533 4725 Fold 4 2 17 2976 33 288 321 50 2993 3264
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4
Pada  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  pada  pengujian  Klasifikasi  PNNR  fold  ke  1 diperoleh  hasil  terbaik  pada 𝑘  =  5 dengan  TP  sebanyak  33,  pada  fold  ke  2  diperoleh hasil terbaik pada 𝑘  =  2 dengan TP sebanyak 41, pada fold ke 3 diperoleh hasil terbaik pada 𝑘  =  6 dengan TP sebanyak 30 dan pada fold ke 4 diperoleh hasil terbaik pada 𝑘  = 2 dengan TP sebanyak 33.
Untuk ukuran evaluasi klasifikasi PNNR didapat berdasarkan perhitungan sebagai berikut [14] : a. Accuracy 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑃 + 𝑁 × 100 % (1) b. Error Rate 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑃 + 𝑁 × 100 % (2) c. Recall atau sensitivity atau true positive rate 𝑇𝑃 𝑃 × 100 % (3)
d. Specificity atau true negative rate 𝑇𝑁 𝑁 × 100 %
(4)
e. Precision 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 × 100 % (5)
Perbandingan hasil ukuran evaluasi dari model klasifikasi PNNR dapat ditunjukkan seperti pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3 . Perbandingan Hasil Ukuran Evaluasi Fold Accuracy (%) Error Rate (%) Sensitivity (%) Specificity (%) Precision (%) Fold 1 94,27839453 5,721605465 80 94,40137812 10,95890411 Fold 2 94,67122118 5,328778822 82 94,78036176 11,91860465 Fold 3 95,14136126 4,858638743 60 95,51322751 12,39669421 Fold 4 90,7966204 9,203379602 66 91,17647059 10,28037383 Rata-Rata 93,72189934 6,278100658 72 93,9678595 11,3886442
Berdasarkan perbandingan hasil pengenalan objek klasifikasi data uji dengan algo- ritma  PNNR  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  2  maka  dapat  dilihat  bahwa  model klasifikasi  PNNR  pada fold ke-3  berhasil  mendapatkan false  positive yang  lebih  kecil dibandingkan dengan fold ke 1,2 dan 4 yaitu sebesar 212 (4,24 FP/Case) sedangkan pada fold ke  1 sebesar  318  (6,36  FP/  Case), fold ke  2 sebesar  303  (6,06  FP/  Case)  dan fold ke  4 sebesar  288  (5,76  FP/  Case).  Tetapi  algoritma  PNNR  pada fold ke  3  mendapatkan true positive yang  lebih  kecil  dibandingan  dengan fold ke  1,2  dan  4  yaitu  sebanyak  30 true positive sedangkan pada fold ke 1 sebesar 33, fold ke 2 sebesar 41 dan fold ke 4 sebesar 33 true positive . Hal ini menunjukkan bahwa algoritma PNNR pada fold ke 3 lebih baik dalam mengatasi false  positive namun  dengan  tingkat sensitivity atau  pengenalan true  positive yang  lebih  rendah  seperti  ditunjukan  pada  Tabel  3.  Pada  Tabel  3  dapat  dilihat  nilai sensitivity algoritma PNNR pada fold ke 1 sebesar 80 %, pada fold ke 2 sebesar 82 % , pada fold ke 3 sebesar 60 % dan pada fold ke 4 sebesar 66 %.
Berdasarkan  pada  kurva Receiver  Operating  Characteristics ( ROC )  sebagai  alat  ukur performansi  akurasi  dari  permasalahan  klasifikasi  yang  memiliki  tingkat  nilai pengukuran yaitu 0,50 – 0,60 disebut failure , 0,60 – 0,70 disebut poor classification , 0,70 – 0,80 disebut fair classification , 0,80 – 0,90 disebut good classification , dan 0,90 – 1,0 disebut excellent classification [15], maka pada penelitian ini dapat dikatakan nilai akurasi sebesar 0,9372 atau jika dipersentasekan menjadi 93,72% termasuk kedalam tingkat nilai excellent classification atau tingkat akurasinya sangat baik.
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4

## 4. Pembahasan
Hasil  klasifikasi  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan  menggunakan metode klasifikasi PNNR pada fold ke 3 lebih baik dalam mengatasi false positive namun dengan tingkat sensitivity atau pengenalan true positive yang lebih rendah dari fold ke 1,2 dan 4 yang digunakan sebagai pembanding. Hal ini dapat dipengaruhi oleh data training dan  data  uji  yang  digunakan.  Data training dan  data  uji  memiliki  nilai feature  set yang berbeda  untuk  setiap  nodul.  Sehingga  bila  digunakan  data training dan  data  uji  yang berbeda maka didapatkan hasil yang berbeda pula.
Pemilihan fitur pada klasifikasi PNNR sangat berpengaruh terhadap hasil klasifikasi. Dimana pada penelitian ini nilai fitur area rata-rata lebih besar dari nilai fitur yang lain seperti eccentricity, equivalent diameter, major axis length, minor axis length dan perimeter . Jadi jika nilai fitur area dihilangkan maka akan didapatkan hasil yang berbeda.
Hal  ini  dapat  dibuktikan  dengan  melakukan  penelitian  algoritma  PNNR  dengan menggunakan data pada Cross Validation 3 dengan k sebanyak 6 dan menggunakan hanya lima fitur bentuk yaitu eccentricity, equivalent diameter, major axis length, minor axis length dan  perimeter dari  sebelumnya enam  fitur  bentuk  dari  nodul  yang  meliputi area,  eccen- tricity, equivalent diameter, major axis length, minor axis length dan perimeter.
Berdasarkan  hasil  klasifikasi  PNNR  yang  telah  diujikan  maka  didapatkan  total jumlah tuple seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4 . Perbandingan Hasil Pengenalan Objek PNNR Algoritma Fold k FN TN TP FP P'' P N'' N PNNR (I) (6 Feature) Fold 3 6 20 4513 30 212 242 50 4533 4725 PNNR (II) (5 Feature) Fold 3 6 18 4449 32 276 308 50 4467 4725
Berdasarkan hasil perbandingan seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4 didapatkan bahwa  algoritma  PNNR  (II)  menghasilkan true  positive yang  lebih  besar  yaitu  32 true positive dibandingkan dengan algoritma PNNR (I) menghasilkan true positive lebih sedikit yaitu 30 true positive . Tetapi algoritma algoritma PNNR (I) menghasilkan false positive yang lebih  sedikit  yaitu  sebanyak 212  (4,24  FP/Case)  dibandingkan  dengan  algoritma  PNNR (II) menghasilkan false positive yang lebih banyak yaitu sebanyak 276 (5,52 FP/Case).

## 5. Kesimpulan
Hasil  klasifikasi  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan  menggunakan metode  klasifikasi  PNNR  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  0,9372  atau  jika dipersentasekan  menjadi  93,72%  termasuk  kedalam  tingkat  nilai excellent  classification atau  tingkat  akurasinya  sangat  baik  namun  dengan  tingkat sensitivity atau  pengenalan true positive yang lebih rendah yaitu sebesar 72 %.
Untuk pengembangan penelitian juga dapat dilakukan penambahan data Citra CT scan paru agar tidak terbatas pada data publik saja, melainkan dapat juga menggunakan data  rumah sakit  pada suatu daerah  tertentu. Karena mungkin  saja    data  pada  rumah sakit pada daerah tertentu memiliki ciri atau karakteristik tersendiri di mana tergantung pada gaya hidup dan kondisi lingkungan tertentu yang mempengaruhi kesehatan paru- paru masyarakatnya. Dalam penelitian ini menggunakan hanya fitur bentuk seperti area, eccentricity, equivalent diameter, major axis length, minor axis length dan perimeter sehingga perlu dikaji lebih lanjut dengan penggunaan selain fitur bentuk atau kombinasinya.
Ucapan  Terima  Kasih: Terima  kasih  kami  ucapkan  kepada  seluruh  teman  serta  dosen yang telah membantu dalam proses pengerjaan jurnal ini.
JTIM 2024 , Vol. 5 , No. 4 321  of 321

## Referensi
[1] N. Jawas, “Segmentasi Bagian Paru -paru di Citra 2D CT- Scan,” E -Proceedings KNS&I STIKOM Bali, hal. 803 – 808, 2017.
[2] I. W. B. Sentana, N. Jawas, dan S. A. Asri, “Automatic Solitary Lung Nodule Detection in Computed Tomography Images Slices,” JPhCS, vol. 953, no. 1, hal. 12068, 2017.
[3] S. Saien, A. H. Pilevar, dan H. A. Moghaddam, “Refinement of lung nodule candidates based on local geometric shape analysis and Laplacian of Gaussian kernels,” Comput. Biol. Med., vol. 54, hal. 188– 198, 2014.
[4] T. Yanagihara dan H. Takizawa, “Pulmonary nodule detection from x -ray ct images based on region shape analysis and appearance- based clustering,” Algorithms, vol. 8, no. 2, hal. 209– 223, 2015.
[5] L. Lu, Y. Tan, L. H. Schwartz, dan B. Zhao, “Hybrid detection of lung nodules on CT scan images,” Med. Phys., vol. 42, no. 9, hal. 5042 – 5054, 2015.
[6] I.  Putra,  “Klasifikasi  citra  menggunakan  convolutional  neural  network  (CNN)  pada  caltech  101.”  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
[7] S. Hamidian, B. Sahiner, N. Petrick, dan A. Pezeshk, “3D convolutional neural network for automatic detection of lung nodules in chest CT,” in Medical Imaging 2017: Computer -Aided Diagnosis, International Society for Optics and Photonics, 2017, hal. 1013409.
[8] L. Fu, J. Ma, Y. Ren, Y. S. Han, dan J. Zhao, “Automatic detection of lung nodules: false positive reduction using convolutio n neural networks and handcrafted features,” in Medical Imaging 2017: Computer -Aided Diagnosis, International Society for Optics and Photonics, 2017, hal. 101340A.
[9] A. Teramoto, H. Fujita, O. Yamamuro, dan T. Tamaki, “Automated detection of pulmonary nodules in PET/CT images: Ensemble false‐positive reduction using a convolutional neural network technique,” Med. Phys., vol. 43, no. 6Part1, hal. 2821 – 2827, 2016.
[10]  P.- P. Ypsilantis dan G. Montana, “Recurrent convolutional networks for pulmonary nodule detection in CT imaging,” arXiv Prepr. arXiv1609.09143, 2016.
[11] Y. Zeng, Y. Yang, dan L. Zhao, “Pseudo nearest neighbor rule for pattern classification,” Expert Syst. Appl., vol. 36, no. 2, hal. 3587 – 3595, 2009.
[12] H. Azis, P. Purnawansyah, F. Fattah, dan I. P. Putri, “Performa Klasifikasi K -NN dan Cross Validation Pada Data Pasien Pengidap Penyakit Jantung,” Ilk. J. Ilm., vol. 12, no. 2, hal. 81– 86, 2020.
[13] L. Mardiana, D. Kusnandar, dan N. Satyahadewi, “Analisis Diskriminan Dengan K Fold Cross Validation Untuk Klasifikasi Kualitas Air Di Kota Pontianak,” Bimaster Bul. Ilm. Mat. Stat. dan Ter., vol. 11, no. 1, 2022.
[14] D. Suyanto, “Data Mining untuk klasifikasi dan klasterisasi data,” Bandung Inform. Bandung, 2017.
[15] T. Rosandy, “Perbandingan Metode Naive Bayes Classifier Dengan Metode Decision Tree (C4. 5) Untuk Menganalisa Ke‐ lancaran Pembiayaan (Study Kasus: KSPPS/BMT Al- Fadhila,” J. Teknol. Inf. Magister, vol. 2, no. 01, hal. 52– 62, 2016.