E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 9, No. 4, April 2024

## KLASIFIKASI  KANKER  PAYUDARA  MENGGUNAKAN  CITRA  TERMAL BERDASARKAN FILTER GABOR
Listia Sukma Putri 1* , Fitri Arnia 2 , Rusdha Muharar 3
Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh, Aceh, Indonesia 1,2,3
Email: listia.sp@mhs.unsyiah.ac.id *

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengambil  nilai  fitur  dari  citra  termal  payudara  melalui ekstraksi  fitur  Filter  Gabor,  dengan  fokus  pada mean,  variance,  kurtosis,  skewness ,  dan entropi , serta untuk mengevaluasi kinerja tiga metode klasifikasi, yaitu K-Nearest Neighbor (KNN),  Support  Vector  Machine  (SVM),  dan  Artificial  Neural  Network  (ANN). Kanker payudara  merupakan  masalah  kesehatan  yang  serius,  terutama  bagi  perempuan,  karena potensial  menyebabkan  kematian.  Dalam  upaya  mengurangi  risiko  kematian,  penelitian dilakukan untuk mendeteksi kanker secara dini, termasuk menggunakan termografi. Metode ini memanfaatkan suhu dari objek untuk mendeteksi kanker, dimana pola suhu yang berbeda di  area  payudara  yang  terkena  kanker  dapat  diamati  karena  peningkatan  aliran  darah. Penelitian  menggunakan  citra  termal  dari Database  for  Mastology  Research  (DMR ) sebanyak  150  citra,  dengan  108  citra  sehat  dan  42  citra  sakit.  Fitur  tekstur  diekstraksi menggunakan Filter Gabor dengan variasi skala dan sudut orientasi tertentu. Hasilnya diuji dengan  beberapa  metode  klasifikasi,  dimana  ANN  menunjukkan  akurasi  tertinggi  yaitu 88.88%, diikuti oleh KNN dengan 86.66% dan SVM dengan 84.44%. Hasil ini menegaskan bahwa termografi bersama dengan ekstraksi fitur tekstur dan algoritma pembelajaran mesin dapat efektif dalam mendeteksi kanker payudara secara dini, menawarkan potensi diagnosis dini dan manajemen penyakit yang efektif.
Keywords: Deteksi  Kanker  Payudara,  Citra  Termal,  Filter  Gabor ,  K-Nearest  Neighbor,  Support Vector Machine, Artificial Neural Network

## Abstract
This study aims to extract feature values from thermal breast images using Gabor Filter feature extraction,  focusing  on  mean,  variance,  kurtosis,  skewness,  and  entropy,  and  to  evaluate  the performance of three classification methods, namely K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM), and Artificial Neural Network (ANN). Breast cancer is a serious health issue, especially for women, as it can potentially lead to death. In an effort to reduce mortality risks, research is conducted to detect cancer early, including the use of thermography. This method utilizes temperature from objects to detect cancer, where different temperature patterns in breast areas affected by cancer can be observed due to increased blood flow. The study employs thermal images from the Database for Mastology Research (DMR), consisting of 150 images, with 108 healthy  and  42  diseased  images.  Texture  features  are  extracted  using  Gabor  Filter  with variations  in  scale  and  orientation  angles.  The  results  are  tested  using  several  classification methods, with ANN showing the highest accuracy of 88.88%, followed by KNN with 86.66% and SVM  with  84.44%.  These  findings  confirm  that  thermography,  along  with  texture  feature extraction and machine learning algorithms, can effectively detect breast cancer early, offering potential for early diagnosis and effective disease management.
Keywords: Breast cancer detection, thermal image, Gabor filter, K-Nearest Neighbor, Support Vector Machine, Artificial Neural Network

## Pendahuluan
Kanker menjadi penyebab utama kematian di seluruh dunia yaitu sekitar 9.6 juta kematian di tahun 2018, dan disebutkan bahwa kanker yang paling umum di derita yaitu kanker  paru-paru,  payudara,  kanker  usus  besar  ( kolorektal ),  prostat,  kanker  kulit  serta perut (Angelica, 2024; WHO, 2018). Kanker payudara paling umum diderita oleh wanita dan  berada  di  urutan  kedua  dengan  2.09  juta  kasus  (Sa’adati,  2021).  Usia  rata-rata diagnosis adalah 60 tahun, 78% diantaranya terjadi pada wanita diatas usia 50 tahun, dan usia  dibawah  40  tahun  sebanyak  6%  (Lashkari,  2010).  Meskipun  banyak  penyebab kanker yang tidak diketahui, namun usia menjadi suatu hal yang penting karena dapat menjadi  salah  satu  pemicu  terjadinya  kanker.  Pasien  yang  telah  didiagnosis  kanker sanggup  bertahan  hidup  selama  lebih  dari  5  tahun,  dimana  95%  merupakan  penderita kanker awal dan 23% penderita kanker serius (Lashkari, 2010). Jumlah kematian akibat kanker payudara diperkirakan pada tahun 2021 akan mencapai 2.5 juta kasus (Ma et al., 2019), hal ini mengalami peningkatan jika dibandingkan dengan 2018. Oleh karena itu berbagai upaya pencegahan dan deteksi dini sangat penting untuk dilakukan.
Saat ini prosedur rutin yang dilakukan untuk mendeteksi kanker payudara adalah pemeriksaan  fisik  dan  mamografi.  Mamografi  merupakan  salah  satu  pemeriksaan payudara dengan menggunakan sinar x-ray dosis rendah (Khan & Arora, 2018; Lashkari, 2010). Namun, kedua prosedur ini biasanya tidak dapat mendeteksi kanker stadium awal, dan  kanker  baru  akan  ditemukan  pada  stadium  pertengahan  hingga  akhir.  Mamografi dapat mendeteksi tumor rata-rata dengan ukuran 1.66 cm dan thermografi dengan ukuran 1.28  cm  (Khan  &  Arora,  2018).  Penelitian  terkait  deteksi  kanker  menggunakan  citra mammogram  telah  dilakukan  (Lashkari,  2010),  yaitu  dengan  menggunakan  metode Jaringan  Saraf  Tiruan  dan  Filter  Gabor.  Hal  ini  dilakukan  untuk  menentukan  bentuk kelainan  pada  jaringan  payudara  dengan  deskripsi  yang  jelas  dari  jaringan  payudara. Tujuan dari penelitian tersebut adalah mengklasifikasi payudara menjadi kelas normal dan abnormal secara otomatis, menghemat waktu radiologi, selanjutnya meningkatkan akurasi dan hasil diagnosis.
Selain  menggunakan  mamografi,  beberapa  teknik  lainnya  juga  dapat  dilakukan untuk  deteksi  kanker,  seperti  penelitian  (Sahar  et  al.,  2017)  yang  menggunakan Ultrasonography (USG) untuk deteksi kelainan jaringan abnormal pada payudara, ada pula yang menggunakan Magnetic Resonance Imaging (MRI) , namun sebagian pasien merasa tidak nyaman karena penggunaan magnet yang kuat (Ma et al., 2019).
Metode  pendeteksian  kanker  terus  berkembang  dan  saat  ini  dapat  pula menggunakan citra termogram dengan memanfaatkan temperatur berdasarkan ciri dari penyakit kanker yaitu pertumbuhan sel yang tidak normal dan dapat dimulai di hampir semua organ atau jaringan tubuh (Sariyati, 2023). Kanker biasanya menyerang jaringan bagian  tubuh  yang  berdampingan  dan  dapat  pula  menyebar  ke  organ  lain.  Hal  ini disebabkan oleh hilangnya sistem kontrol dan mekanisme normal pada tubuh. Penelitian secara klinis membuktikan bahwa suhu tertentu pada bagian tubuh yang berbeda dapat dikaitkan dengan kondisi normal dan abnormal (Nola & Kolanc, 2015). Pada tubuh yang sehat, sel-sel akan berkembang sebagaimana semestinya secara normal. Pada tahun 1956 salah  seorang  ilmuwan  bernama  Lawson  menemukan  jaringan  kulit  pasien  kanker payudara memiliki suhu kulit yang lebih tinggi pada bagian kanker dibandingkan dengan jaringan normal sekitarnya dan aliran darah pada vena lebih hangat dibandingkan dari suplai arteri (Nola & Kolanc, 2015).  Berkembangnya sel-sel kanker pada area payudara dapat menjadi penyebab aliran darah maupun pembuluh darah menjadi tidak lancar dan tidak  teratur.  Berdasarkan  aktivitas  tinggi  di  jaringan  sel  yang  abnormal,  memberikan indikasi temperatur pada area tersebut menjadi lebih tinggi daripada area sekitarnya yang
normal (Nola & Kolanc, 2015). Salah satu perangkat fotografi, yaitu kamera inframerah dapat digunakan untuk mendeteksi variasi pancaran radiasi inframerah  pada suatu objek berdasarkan pada perbedaan suhu atau temperatur. Pada proses pendeteksian citra termal payudara akan dicari wilayah dengan temperatur berbeda yang mencerminkan kelainan lokal, yaitu wilayah yang diduga terjangkit kanker (Nola & Kolanc, 2015).
Penelitian  terkait  kanker  payudara  berdasarkan  citra  termal  juga  telah  banyak dilakukan,  diantaranya  adalah  deteksi  kanker  payudara  berdasarkan  entropi  dan histogram  (Nurhayati  et  al.,  2011).  Entropi  merupakan  nilai  statistik  acak  yang  dapat digunakan  sebagai  ciri  tekstur  dari  citra  abu-abu  dan  histogram  bertujuan  untuk mendapatkan sebaran nilai intensitas piksel suatu citra berdasarkan kecerahan dan kontras gambar. Selanjutnya hasil proses dianalisis berdasarkan nilai perhitungan statistic mean , standar  deviasi  dan  nilai  entropi.  Pada  penelitian  lainnya  ada  yang  bertujuan  untuk membandingkan  beberapa  metode  klasifikasi  yang  berbeda  yaitu Support  Vector Machine, Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk deteksi kanker berdasarkan citra mamogram  dan  thermogram.  Metode  yang  sama  digunakan  untuk  mamogram  dan thermogram  menggunakan Gray  Level  Co-occuration  Matrices (GLCM),  dan berdasarkan ketiga metode klasifikasi tersebut menunjukkan bahwa SVM  menghasilkan klasifikasi  paling  baik  yaitu  mencapai  83.7%  untuk  citra  mamogram  dan  88%  untuk termogram (Milosevic et al., 2015).
Salah satu metode yang sering digunakan untuk identifikasi citra biometrik adalah filter gabor. Pada penelitian (Rahman & Bhuiyan, 2008) ini menerapkan algoritma Elastic Bunch Graph Map (EBGM) dengan menggunakan filter gabor berdasarkan 5 skala dan 8 sudut untuk pengenalan wajah. Kemudian akan diambil nilai titik intensitas maksimum yang ditemukan dan ditandai pada setiap citra sebagai titik acuan. Titik maksimum ini dikenal sebagai titik fidusia. Untuk proses pengenalan dilakukan dengan mengukur jarak setiap titik acuan citra tersebut menggunakan pengukuran jarak yaitu euclidean . Ketika dibandingkan jika terjadi kecocokan dengan citra yang ada pada database maka itu artinya citra tesebut berhasil dikenali, dan pada penelitian tersebut berdasarkan 70 citra yang di uji  coba,  66  gambar  dinyatakan  cocok  dan  4  gambar  tidak  cocok  sehingga  akurasi mencapai 94.29% (Rahman & Bhuiyan, 2008).
Metode ekstraksi ciri gabor filter yang memiliki paramaeter frekuensi dan orientasi juga  digunakan  untuk  identifikasi  kain  Tapis  Lampung.  Kain  berbentuk  sarung  ini biasanya  dipakai  oleh  wanita  suku  lampung.  Data  yang  digunakan  adalah  citra  kain dengan 3 jenis yaitu Bintang Perak, Sasab, dan Gunung Beradu, dengan total dataset 525 masing-masing jenis kain tapis berjumlah 175 citra. Selanjutnya untuk klasifikasi masing- masing jenis kain tapis menggunakan Probablity Neural Network (PNN) dan berdasarkan gabungan metode tersebut diperoleh akurasi sebesar 96% (Tanjung & Andrian, 2020). Pada  tahun  2018,  deteksi  kanker  payudara  menggunakan  citra  thermal,  dengan dataset yang berasal dari Database for Mastology Research (DMR) juga telah dilakukan yaitu berupa ektraksi fitur menggunakan filter gabor dan selanjutnya kondisi normal dan abnormal di klasifikasi menggunakan Support Vector Machine (SVM), dimana dengan menggunakan  metode  tersebut  menghasilkan  84.5%  (Khan  &  Arora,  2018).  Di  tahun yang sama pula penelitian lainnya dilakukan yaitu berdasarkan Histogram statistik dan Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) untuk ekstraksi fitur dan metode KNN untuk klasifikasi. Pada penelitian tersebut dinyatakan bahwa dari beberapa fitur GLCM yang diuji yaitu energi homogenitas dan kontras memiliki perbedaan yang signifikan antara sehat dan sakit begitu pula dengan beberapa fitur statistik yang di uji, nilai mean , entropi, dan skewness dapat  menunjukkan  apakah  thermogram  tersebut  memiliki  kanker  atau tidak (Rasyid et al., 2018).
Berdasarkan  uraian  tersebut  diatas,  dapat  dipahami  bahwa  tekstur  termal merupakan bagian penting dalam mendeteksi kanker payudara, dan pada penelitian ini akan menerapkan Filter Gabor sebagai metode ekstraksi fitur. Ekstraksi fitur ini bertujuan untuk  memunculkan  ciri  pada  suatu  citra  berdasarkan  kombinasi  orientasi  dan  skala, selain  itu  metode  ini  juga  sering  digunakan  dalam  mengekstraksi  ciri  biometrik. Selanjutnya  untuk  proses  pengklasifikasian  akan  menggunakan  beberapa  metode klasifikasi  yaitu K-Nearest  Neighbor (KNN), Support  Vector  Machine (SVM)  dan Artificial  Neural  Network (ANN).  Perpaduan  metode  ini  diharapkan  mampu  menjadi alternatif untuk pendeteksian kanker payudara sehingga penderita dapat ditangani dengan cepat  dan  kesempatan  untuk  bertahan  hidup  dapat  ditingkatkan.  Selain  itu  dengan menggunakan beberapa metode klasifikasi, akan diketahui metode klasifikasi mana yang memiliki  tingkat  akurasi  paling  tinggi  untuk  pendeteksian  kanker  payudara  terhadapa citra termal.
Penelitian ini bertujuan untuk; (1) mendapatkan nilai fitur citra termal payudara dari ekstraksi fitur Filter Gabor berdasarkan nilai mean, variance, kurtosis, skewness, entropi , dan  (2)  mengukur  kinerja  berdasarkan  tiga  (3)  metode  klasifikasi  yaitu K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM) dan Artifial Neural Network (ANN).

## Metode Penelitian
Objek pada penelitian ini berasal dari Database for Mastology Research (DMR) yang berupa dataset sampel citra termal payudara dengan diagnosa sehat dan sakit. DMR merupakan basis data yang dapat digunakan sebagai penunjang penelitian yang terkait dengan  citra  termal  payudara.  Untuk  peralatan  yang  digunakan  pada  dataset  tersebut adalah kamera termal FLIR model SC620, yang memiliki sensitivitas range kurang dari 0.04 dan standar capture -40 ke 500. Seluruh gambar masing-masing memiliki dimensi yang sama yaitu 640x480 pixel. Kondisi ruangan yang digunakan yaitu suhu antara 20 ֯ , tidak ada jendela, tidak ada bukaan dan tidak ada aliran udara yang diarahkan ke pasien. Hanya  lampu  neon  yang  digunakan  di  dalam  ruangan  untuk  penerangan  (Silva  et  al., 2014). Dataset ini dapat diakses secara online dari situs http://visual.ic.uff.br/dmi/, dan tampilan beberapa contoh citra payudara termal yang tersedia dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Contoh Citra Termal Payudara Pada DMR
Selanjutnya pada dataset tersebut juga tersedia sebagian informasi terkait pasien, seperti  usia,  ras,  riwayat  kesehatan,  dan  diagnosa.  Selain  itu  juga  terdapat  2  kategori pasien,  yaitu  seperti  terlihat  pada  gambar  2  dengan  diagnosa  sehat,  dan  gambar  3.3 dengan diagnosa sakit.
Gambar 2. Informasi Pasien Dengan Diagnosa Sehat
Gambar 3. Informasi Pasien Dengan Diagnosa Sakit
Informasi lainnya yaitu total dataset yang tersedia pada situs http://visual.ic.uff.br/dmi/ adalah  239  orang  dengan  rantang  usia  pasien  terdiri  dari  23 tahun sampai dengan 120 tahun, namun pasien dengan usia 23 hingga 40 tahun hanya sebesar 5%, selebihnya di dominasi oleh usia 41 tahun sampai dengan 90 tahun yaitu sebesar 88% dari total dataset.

## Alat Penelitian
Untuk  dapat  membuktikan  hipotesa  yang  telah  dibuat  sebelumnya,  berikut perlengkapan yang di gunakan pada penelitian ini:
1. Software Matlab R2019a
2. Laptop Latitude 6430U, Processor Intel (R)Core (TM) i5-3437U CPU @1.90Hz ⁓ 2.40 Hz, RAM 8.00 GB
3. Software WEKA 3.9.4

## Prosedur Penelitian
Pada bagian ini akan dijelaskan dari setiap tahapan yang dilakukan pada penelitian ini.
1) Input Citra
Pada penelitian ini menggunakan citra yang telah tersedia pada database, yaitu 150 citra yang terdiri dari 108 citra termal payudara dengan diagnosa sehat dan 42 citra termal payudara dengan diagnosa sakit.

## 2) Prepocessing
Pemrosesan  dimulai  dengan  tahap  prepocessing  yaitu  konversi  citra  termal menjadi citra grayscale , kemudian dilakukan proses pemotongan/pemisahan secara
manual  berdasarkan Region  Of  Interest (ROI)  untuk  memperoleh  hanya  citra payudara  kiri  dan  kanan  secara  berdampingan.  Selanjutnya  dilakukan  normalisasi pada  seluruh  citra  tersebut  sehingga  memiliki  dimensi  yang  sama  yaitu  500x230 piksel dengan format jpg.
3) Ekstraksi
Proses  ektraksi  fitur  dilakukan  dengan  metode  Filter  Gabor  berdasarkan parameter ciri mean, variance, skewness, kurtosis, dan entropi. Pada penelitian ini mengunakan nilai skala 2 dengan nilai orientasi yaitu 0 ֯ , 30 ֯ , 45 ֯ , 60, ֯ 90, ֯ 135, ֯ 180 ֯, 270 ֯ sehingga  menghasilkan  akurasi  yang  berbeda-beda.  Berikut  contoh  gambar  yang dihasilkan berdasarkan masing-masing nilai orientasi.
(a) Citra masukan (b) orientasi 0֯
(c)  orientasi 45֯ (d) orientasi 90֯
Gambar 4. Pemrosesan Filter Gabor Dengan Sudut Orientasi Yang Berbeda
Pada  Gambar  4  diatas  tampak  beberapa  contoh  hasil  dari  Gabor  berdasarkan  citra masukan dari masing-masing nilai orientasi 0 ֯ , 45 ֯ , dan 90 ֯ . Parameter yang menjadi acuan  dalam  gabor  yaitu  orientasi  dan  skala,  kombinasi  skala  atau  orientasi  yang berbeda maka akan menghasikan nilai ciri yang berbeda pula.
4) Klasifikasi
Proses klasifikasi pada penelitian ini menggunakan software WEKA. Nilai fitur yang di peroleh akan menjadi nilai inputan pada klasifikasi. Metode klasifikasi yang digunakan ada beberapa yaitu, KNN, SVM dan ANN. KNN dilakukan berdasarkan besar  nilai  K  yang  berbeda,  yaitu  K  =  3,  5,  dan  7.  Penggunaan  nilai  K  dapat mempengaruhi hasil klasifikasi karena KNN merupakan algortitma yang berhubungan dengan jarak nilai ketetanggaan piksel pada citra. Besaran jarak yang digunakan yaitu euclidean . Jarak yang terdekat akan dikategorikan ke dalam bentuk mirip/sama dengan objek, sedangkan jarak yang jauh akan dikategorikan sebagai perbedaan dengan objek Berdasarkan hal tersebut, maka pemakaian nilai k yang berbeda dapat dilakukan untuk mengetahui perbandingan akurasi, dengan menggunakan jumlah nilai fitur yang sama.
Pada metode SVM dengan classifire Classifier Sequential Minimal Optimization (SMO)  memiliki  beberapa  parameter  yang  memiliki  nilai  awal  masing-masing  yang sudah ditetapkan oleh tools WEKA. Salah satu parameter yang digunakan yaitu Kernel dan  pada Polynomial  Kernel terdapat  beberapa  parameter,  salah  satunya  adalah  nilai eksponen.  Nilai  eksponen  akan  mempengaruhi  hasil  akhir  dari hyperplane .  Pada penelitian  ini  dilakukan  uji  coba  training  dan  test  yang  berdasarkan  perbedaan  nilai eksponen yaitu dengan nilai 2.0 hingga 3.0
Selanjutnya metode ANN akan diuji berdasarkan hidden layer. Proses klasifikasi yang digunakan dengan dua hidden layer dengan beragam node yaitu 4,3; 4,2; 3,2; 2,2
sehingga hasil training t erbaik akan diterapkan pada data test. Secara keseluruhan dataset citra  terdiri  dari  150  citra  yang  kemudian  di  bagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  105  citra training dan menjadi citra test yaitu sebanyak 45 citra. Selanjutnya untuk mengestimasi kinerja berdasarkan pemodelan atau informasi dari data training dengan menggunakan teknik n-fold cross validation berdasarkan nilai n-fold yang beragam.

## Hasil Dan Pembahasan
Pada penelitian ini menggunakan sampel citra termal payudara yang berjumlah 150 citra, terdiri dari 108 citra dengan diagnosis sehat dan 42 citra dengan diagnosis sakit. Citra tersebut kemudian dibagi ke dalam 2 (dua) bagian yaitu training sejumlah 105 dan testing 45 citra, selanjutnya untuk mengestimasi kinerja berdasarkan pemodelan training menggunakan teknik n-fold cross validation .

## Klasifikasi K-Nearest Neighbor (KNN)
Setelah  hasil  fitur  diperoleh,  maka  tahapan  selanjutnya  yang  dilakukan  yaitu pengklasifikasian menggunakan KNN. Pengujian dilakukan berdasarkan beberapa studi kasus,  yaitu  berdasarkan  nilai  K  (3,  5,  7)    dan  juga n-fold (5,  8,  10,  15).  Pada  proses ektraksi, ada beberapa orientasi sudut yang digunakan yaitu orientasi sudut 0, 30, 45, 60, 90, 135, 180, dan 270
1) Orientasi 0 ֯
Hasil dari penerapan 5-NN pada data testing ditujukkan pada tabel 1 berikut Tabel 1. Performansi 5-NN Data Testing Orientasi Sudut 0
Kategori Akurasi Total Recall Precission  F-Measure Actual Prediksi Sehat 83.87% 83.9% 89.70% 86.70% 31 26 Sakit 78.57% 78.60% 68.80% 73.33% 14 11 Avg 82.22% 82.22% 83.20% 82.50%
Pada tabel 1 data test yang digunakan adalah sebanyak 45 yang terdiri dari 31 sehat dan 14 sakit. Kategori sakit memiliki akurasi sebesar 78.57% dengan kesalahan prediksi  sebanyak  3,  sedangkan  untuk  data  sehat  memiliki  kesalahan  prediksi sebanyak 3 akurasi sebesar 78.57%. Sehingga total prediksi benar sebanyak 37 dengan demikian akurasinya mencapai 82.22% dan untuk rata-rata recall precission f-measure masing-masing berada pada 82.22%, 83.20%, dan 82.50%.
2) Orientasi 30 ֯
Hasil  akurasi  yang  diperoleh  dengan  menggunakan  data training berdasarkan orientasi sudut 30 secara keseluruhan ditampilkan pada gambar 2 berikut. Hasil dari penerapan 7-NN pada data testing ditujukkan pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Performansi 7-NN Data Testing Orientasi Sudut 30
Kategori Akurasi Total Recall Precission  F-Measure Actual Prediksi Sehat 100.00%  100.00% 81.60% 89.99% 31 31 Sakit 50.00% 50.00% 100.00% 66.70% 14 7 Avg 84.44% 84.44% 87.30% 82.60%
Pada tabel 2 tampak bahwa dari keseluruhan data test yang digunakan memiliki kesalahan prediksi sebanyak 7, sehingga akurasinya mencapai 84.44% dan untuk rata- rata  recall  precission  f-measure  masing-masing  berada  pada  84.44%,  84.44%,  dan 82.60%.
3) Orientasi 45 ֯
Data testing dengan hasil yang diperoleh tampak pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Performansi 7-NN Data Testing Orientasi Sudut 45 Kategori  Akurasi Total Recall Precission  F-Measure Actual Prediksi Sehat 96.80% 96.80% 83.33% 89.60% 31 30 Sakit 57.10% 57.10% 88.90% 69.60% 14 8 Avg 84.40% 82.22% 85.10% 83.33%
Pada tabel 3 tampak bahwa dari data test sakit yang digunakan memiliki kesalahan prediksi  sebanyak  1,  sedangkan  kesalahan  prediksi  pada  data  sehat  sebanyak  6, sehingga akurasi keseluruhan yaitu 84.40%.
4) Orientasi 60 ֯
Penerapan 7-NN pada data testing ditujukkan pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Performansi 7-NN Data Testing Orientasi Sudut 60 Kategori Akurasi Total Recall Precission  F-Measure Actual Prediksi Sehat 93.50% 93.50% 82.90% 87.90% 31 29 Sakit 57.10% 57.10% 80.00% 66.70% 14 8 Avg 82.22% 82.20% 82.00% 81.30%
Pada  tabel  4  tampak  bahwa  dari  keseluruhan  data  test  yang  digunakan  memiliki kesalahan prediksi sebanyak 8, sehingga akurasinya mencapai 82.22% dan untuk rata- rata  recall  precission  f-measure  masing-masing  berada  pada  82.20%,  82.00%,  dan 81.30%.
5) Orientasi 90 ֯
Data testing tampak pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Performansi 7-NN Data Testing Orientasi Sudut 90
Kategori Akurasi Total Recall Precission  F-Measure Actual Prediksi Sehat 96.80% 96.80% 78.90% 87.00% 31 30 Sakit 42.90% 42.90% 85.70% 57.10% 14 6 Avg 80.00% 82.22% 85.10% 83.33%
Pada tabel 5 tampak bahwa dari data test sehat yang digunakan memiliki kesalahan prediksi pada data sehat sebanyak 1, sedangkan data sakit memiliki kesalahan prediksi sebanyak 8, sehingga akurasi keseluruhan hanya mencapi 80.00%.
6) Orientasi 135 ֯
Hasil dari penerapan 7-NN pada data testing ditujukkan pada tabel 6 berikut.
Tabel 6. Performansi 7-NN Data Testing Orientasi Sudut 135
Kategori  Akurasi Total Recall Precission  F-Measure Actual Prediksi Sehat 96.80% 96.80% 83.30% 89.60% 31 30 Sakit 57.10% 57.10% 88.90% 69.60% 14 8 Avg 84.44% 84.40% 85.10% 83.30%
Pada  tabel  6  tampak  bahwa  dari  keseluruhan  data  test  yang  digunakan  memiliki kesalahan prediksi sebanyak 7, sehingga akurasinya mencapai 84.44% sama halnya dengan akurasi pada sudut 30 dan 45.
7) Orientasi 180 ֯
Data testing tampak pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Performansi 3-NN Data Testing Orientasi Sudut 180
Kategori  Akurasi Total Recall Precission  F-Measure Actual Prediksi Sehat 87.10% 87.10% 93.10% 90.00% 31 27 Sakit 85.70% 85.70% 75.00% 80.00% 14 12 Avg 86.66% 86.66% 87.50% 86.90%
Pada tabel 7 tampak bahwa dari data test sehat yang digunakan memiliki kesalahan prediksi 4 sehingga akurasinya menjadi 87.10% sedangkan pada data sakit kesalahan prediksi  hanya  2  dan  akurasinya  menjadi  85.70%.  Sehingga  akurasi  total  yang diperoleh berdasarkan 45 dataset yaitu 86.66%.
8) Orientasi 270 ֯
Hasil dari penerapan 7-NN pada data testing ditujukkan pada tabel 8 berikut.
Tabel 8. Performansi 7-NN Data Testing Orientasi Sudut 270 Kategori  Akurasi Total Recall Precission  F-Measure Actual Prediksi Sehat 87.10% 87.10% 87.10% 87.10% 31 27 Sakit 71.40% 71.40% 71.40% 71.40% 14 10 Avg 82.22% 82.20% 82.20% 82.20%
Pada  tabel  8  tampak  bahwa  dari  keseluruhan  data  test  yang  digunakan  memiliki kesalahan prediksi sebanyak 8, sehingga akurasinya mencapai 82.22%.

## Klasifikasi Support Vector Machine (SVM)
Proses klasifikasi lainnya yang digunakan yaitu SVM, data akan dilatih dan diuji dengan perbedaan nilai exponent yaitu 2 dan 3 yang terdapat pada poly kernel. Untuk hasil  akurasi  terbaik  data  training  yang  diperoleh  akan  diterapkan  pada  testing.  Sama halnya dengan metode KNN, orientasi sudut yang digunakan yaitu orientasi sudut 0, 30, 45, 60, 90, 135, 180, dan 270.
1) Orientasi 0 ֯
Data testing memperoleh hasil akurasi sebagai berikut.
Tabel 9. Performansi SVM Data Testing Orientasi Sudut 0
Kategori  Akurasi Total Recall Precission  F-Measure Actual Prediksi Sehat 100.00%  100.00% 77.50% 87.30% 31 31 Sakit 35.70% 35.70% 100.00% 52.60% 14 5 Avg 80.00% 80.00% 84.50% 76.500%
Pada tabel 9 tampak bahwa data test yang digunakan adalah sebanyak 45 yang terdiri dari  31  sehat  dan  14  sakit.  Hasil  secara  keseluruhan  akurasi  yang  diperoleh  dari kategori sakit sangat kecil yaitu 35.70%. Berbeda halnya dengan data sehat yang hasil prediksi  benar  100%.  Berdasarkan  hal  tersebut,  hasil  akurasi  45  data  yang  diuji memiliki akurasi sebesar 80%.
2) Orientasi 30 ֯
Data testing memperoleh hasil akurasi sebagai berikut.
Tabel 10. Performansi SVM Data Testing Orientasi Sudut 30 Kategori  Akurasi Total Recall Precission  F-Measure Actual Prediksi Sehat 96.80% 96.80% 87.10% 90.90% 31 30 Sakit 64.30% 64.30% 90.00% 75.00% 14 9 Avg 86.66% 86.70% 87.00% 86.00%
Pada tabel 10 tampak bahwa data dari data test yang digunakan sebanyak 45 terdiri dari  31  sehat  dan  14  sakit  dengan  hasil  prediksi  data  sehat  lebih  dominan  benar dibandingkan dengan data sakit. Namun secara keseluruhan akurasi yang diperoleh dari kategori sakit lebih dibandingkan daripada menggunakan orientasi sudut 0 yaitu 64.30%.  Untuk  data  sehat  dari  31  data  yang  digunakan  memiliki  prediksi  benar sebanyak  30  sehingga  akurasi  data  sehat  96.80%.  Berdasarkan  hal  tersebut,  hasil akurasi 45 data yang diuji memiliki akurasi sebesar 86.66%.
3) Orientasi 45
Data testing memperoleh hasil akurasi sebagai berikut.
Tabel 11. Performansi SVM Data Testing Orientasi Sudut 45
Kategori  Akurasi Total Recall Precission  F-Measure Actual Prediksi Sehat 100.00%  100.00% 81.60% 89.90% 31 31 Sakit 50.00% 50.00% 100.00% 66.70% 14 7 Avg 84.44% 84.44% 87.30% 82.60%
Pada tabel 11 tampak bahwa data dari data test yang digunakan sebanyak 45 terdiri dari  31  sehat  dan  14  sakit  dengan  hasil  prediksi  data  sehat  lebih  dominan  benar dibandingkan  dengan  data  sakit.  Pada  data  sehat,  akurasi  dapat  mencapai  100%. Secara keseluruhan dari 45 data test yang digunakan, hasil prediksi benar sebanyak 38 sehingga akurasi menjadi 84.44%.
4) Orientasi 60 ֯
Data testing memperoleh hasil akurasi sebagai berikut.
Tabel 12. Performansi SVM Data Testing Orientasi Sudut 60
Kategori  Akurasi Total Recall Precission  F-Measure Actual Prediksi Sehat 100.00%  100.00% 81.60% 89.90% 31 31 Sakit 50.00% 50.00% 100.00% 66.70% 14 7 Avg 84.44% 84.44% 87.30% 82.60%
Pada tabel 12 tampak bahwa data dari data test yang digunakan sebanyak 45 terdiri dari  31  sehat  dan  14  sakit  dengan  hasil  prediksi  data  sehat  lebih  dominan  benar dibandingkan  dengan  data  sakit.  Pada  data  sehat,  akurasi  dapat  mencapai  100%. Namun pada data sakit hanya sebagian yaitu 50%.  Secara keseluruhan dari 45 data test  yang  digunakan,  hasil  prediksi  benar  sebanyak  38  sehingga  akurasi  menjadi 84.44%.
5) Orientasi 90 ֯
Data testing memperoleh hasil akurasi sebagai berikut.
Tabel 13. Performansi SVM Data Testing Orientasi Sudut 90 Kategori  Akurasi Total Recall Precission  F-Measure Actual Prediksi Sehat 100.00%  100.00% 77.50% 87.30% 31 31 Sakit 35.70% 35.70% 100.00% 52.60% 14 5 Avg 80.00% 80.00% 84.50% 76.50%
Pada tabel 13 tampak bahwa data dari data test yang digunakan sebanyak 45 terdiri dari  31  sehat  dan  14  sakit  dengan  hasil  prediksi  data  sehat  lebih  dominan  benar dibandingkan  dengan  data  sakit.  Pada  data  sehat,  akurasi  dapat  mencapai  100%. Secara keseluruhan dari 45 data test yang digunakan, hasil prediksi benar sebanyak 36 sehingga akurasi menjadi 80%.
6) Orientasi 135 ֯
Data testing memperoleh hasil akurasi sebagai berikut.
Tabel 14. Performansi SVM Data Testing Orientasi Sudut 135 Kategori  Akurasi Total Recall Precission  F-Measure Actual Prediksi Sehat 100.00%  100.00% 81.16% 89.99% 31 31 Sakit 50.00% 50.00% 100.00% 66.70% 14 7 Avg 84.44% 84.44% 87.30% 82.60%
Pada tabel 14 tampak bahwa data dari data test yang digunakan sebanyak 45 terdiri dari  31  sehat  dan  14  sakit  dengan  hasil  prediksi  data  sehat  lebih  dominan  benar dibandingkan dengan data sakit. Pada data sehat, akurasi dapat mencapai 100% dan sakit sebagiannya yaitu 50%. Secara keseluruhan dari 45 data test yang digunakan, hasil prediksi benar sebanyak 38 sehingga akurasi menjadi 84.44%.
7) Orientasi 180 ֯
Data testing memperoleh hasil akurasi sebagai berikut.
Tabel 15. Performansi SVM Data Testing Orientasi Sudut 180
Kategori  Akurasi Total Recall Precission  F-Measure Actual Prediksi Sehat 100.00%  100.00% 77.50% 87.30% 31 31 Sakit 35.70% 35.70% 100.00% 52.60% 14 5 Avg 80.00% 80.00% 84.50% 76.50%
Pada tabel 15 tampak bahwa data dari data test yang digunakan sebanyak 45 terdiri dari  31  sehat  dan  14  sakit  dengan  hasil  prediksi  data  sehat  lebih  dominan  benar dibandingkan  dengan  data  sakit.  Pada  data  sehat,  akurasi  dapat  mencapai  100%. Secara keseluruhan dari 45 data test yang digunakan, hasil prediksi benar sebanyak 36 sehingga akurasi menjadi 80%.
8) Orientasi 270 ֯
Data testing memperoleh hasil akurasi sebagai berikut.
Tabel 16. Performansi SVM Data Testing Orientasi Sudut 270
Kategori  Akurasi Total Recall Precission  F-Measure Actual Prediksi Sehat 100.00%  100.00% 77.50% 87.30% 31 31
Kategori  Akurasi Total Recall Precission  F-Measure Actual Prediksi Sakit 35.70% 35.70% 100.00% 52.60% 14 5 Avg 80.00% 80.00% 84.50% 76.50%
Pada tabel 16 tampak bahwa data dari data test yang digunakan sebanyak 45 terdiri dari  31  sehat  dan  14  sakit  dengan  hasil  prediksi  data  sehat  lebih  dominan  benar dibandingkan  dengan  data  sakit.  Pada  data  sehat,  akurasi  dapat  mencapai  100%. Secara keseluruhan dari 45 data test yang digunakan, hasil prediksi benar sebanyak 36 sama dengan orientasi sudut 180 yaitu dengan akurasi 80%.

## Klasifikasi Artificial Neural Network (ANN)
Proses klasifikasi lainnya yang digunakan yaitu Artificial Neural Network (ANN) dua hidden layer dengan node yang berbeda (4,3; 4,2; 3,2; 2,2). Sama halnya dengan metode KNN dan SVM, orientasi sudut yang digunakan yaitu orientasi sudut 0, 30, 45, 60, 90, 135, 180, dan 270.
1) Orientasi 0 ֯
Data testing memperoleh hasil akurasi sebagai berikut.
Tabel 17. Nilai akurasi ANN Pada Data Testing Orientasi 0
Kategori Akurasi Total Recall Precission F- Measure Actual Prediksi Sehat 83.87%  83.90% 92.90% 88.10% 31 26 Sakit 85.71%  85.70% 70.60% 77.40% 14 12 Avg 84.44%  84.40% 85.90% 84.80%
Pada Tabel 17 data test yang digunakan adalah sebanyak 45 yang terdiri dari 31 sehat dan  14  sakit.  Kategori  sakit  memiliki  akurasi  sebesar  85.71%  dengan  kesalahan prediksi  sebanyak  2,  sedangkan  untuk  data  sehat  memiliki  kesalahan  prediksi sebanyak 5 maka di peroleh akurasi sebesar 83.87%. Sehingga total prediksi benar sebanyak 38 dengan demikian secara keseluruhan akurasinya mencapai 84.44%.
2) Orientasi 30 ֯
Data testing memperoleh hasil akurasi sebagai berikut.
Tabel 18. Nilai akurasi ANN Pada Data Testing Orientasi 30
Kategori Akurasi Total Recall Precission F- Measure Actual Prediksi Sehat 96.80%  96.80% 85.70% 90.90% 31 30 Sakit 64.30%  64.30% 90.00% 75.00% 14 9 Avg 86.70%  86.70% 87.00% 86.00%
Pada  Tabel  18  kategori  sakit  memiliki  akurasi  sebesar  64.30%  dengan  kesalahan prediksi sebanyak 5. Hal ini lebih rendah dari sudut 0 yang hanya memiliki kesalahan prediksi sebanyak 2. Sedangkan untuk data sehat memiliki kesalahan prediksi yang lebih rendah dibandingkan dengan sudut 0 yaitu hanya sebanyak 1 sehingga diperoleh total akurasi keseluruhan sebesar 86.66%.
3) Orientasi 45 ֯
Data testing memperoleh hasil akurasi sebagai berikut.
Tabel 19. Nilai akurasi ANN Pada Data Testing Orientasi 45 Kategori Akurasi Total Recall Precission F- Measure Actual Prediksi Sehat 93.50%  93.50% 85.30% 89.20% 31 29 Sakit 64.30%  64.30% 81.80% 72.00% 14 9 Avg 84.44%  84.40% 84.20% 83.90%
Pada  Tabel  19  kategori  sakit  memiliki  akurasi  yang  sama  dengan  sudut  30  yaitu sebesar 64.30% dengan kesalahan prediksi sebanyak 5. Sedangkan untuk data sehat memiliki kesalahan prediksi yang lebih rendah yaitu hanya sebanyak 2 sehingga dari total 45 data testing yang mengalami salah prediksi yaitu 7 sehingga  diperoleh  akurasi keseluruhan sebesar 84.44%.
4) Orientasi 60 ֯
Hasil akurasi yang diperoleh dengan menggunakan data training berdasarkan orientasi sudut 60 secara keseluruhan yang diperoleh adalah sebagai berikut.
Tabel 20. Nilai akurasi ANN Pada Data Testing Orientasi 60
Kategori Akurasi Total Recall Precission F- Measure Actual Prediksi Sehat 96.80%  96.80% 85.70% 90.90% 31 30 Sakit 64.30%  64.30% 90.00% 75.00% 14 9 Avg 86.70%  86.70% 87.00% 86.00%
Pada  Tabel  20  hasil  prediksi  dari  14  data  sakit  hanya  9  yang  benar  dan  dengan kesalahan prediksi sebanyak 5 sehingga kategori sakit memiliki akurasi hanya sebesar 64.30%. Sedangkan untuk data sehat memiliki kesalahan prediksi 1 dari total 31 data sehat  dan  memperoleh  akurasi  96.80%.  Sehingga  dari  total  45  data  testing  yang mengalami  salah  prediksi  yaitu  6  sehingga    diperoleh    akurasi  keseluruhan  sebesar 86.70% lebih meningkat dari sudut 45.
5) Orientasi 90 ֯
Data testing memperoleh hasil akurasi sebagai berikut.
Tabel 21. Nilai akurasi ANN pada data testing orientasi 90
Kategori Akurasi Total Recall Precission F- Measure Actual Prediksi Sehat 100.00%  100.00% 83.80% 91.20% 31 31 Sakit 57.10% 57.10% 100.00% 72.70% 14 8 Avg 86.70% 86.70% 88.80% 85.40%
Pada  Tabel  21  hasil  prediksi  dari  14  data  sakit  hanya  8  yang  benar  dan  dengan kesalahan  prediksi  sebanyak  6  sehingga  kategori  sakit  memiliki  akurasi  hanya sebesar 57.10%. Sedangkan untuk data sehat tidak memiliki kesalahan prediksi  dari total  31  sehimgga  memperoleh  akurasi  100%.  Dari  total  45  data  testing  yang mengalami salah prediksi yaitu 8 sehingga  diperoleh  akurasi keseluruhan sebesar 86.70%
6) Orientasi 135 ֯
Data testing memperoleh hasil akurasi sebagai berikut.
Tabel 22. Nilai akurasi ANN Pada Data Testing Orientasi 135 Kategori Akurasi Total Recall Precission F- Measure Actual Prediksi Sehat 93.50% 93.50% 85.30% 89.20% 31 29 Sakit 64.30% 64.30% 81.80% 72.00% 14 9 Avg 84.40% 84.40% 84.20% 83.90%
Pada Tabel 22 hasil prediksi dari 14 data sakit 9  yang benar dan dengan kesalahan prediksi sebanyak 5 sehingga kategori sakit memiliki akurasi hanya sebesar 64.30%. Sedangkan  untuk  data  sehat  memiliki  2  kesalahan  prediksi    dari  total  31  sehimgga memperoleh akurasi 93.50%. Dari total 45 data testing yang mengalami salah prediksi yaitu 7 sehingga  diperoleh  akurasi keseluruhan sebesar 84.40%
7) Orientasi 180 ֯
Data testing memperoleh hasil akurasi testing sebagai berikut.
Tabel 23. Nilai akurasi ANN Pada Data Testing Orientasi 180
Kategori Akurasi Total Recall Precission F- Measure Actual Prediksi Sehat 93.50% 93.50% 90.60% 92.10% 31 29 Sakit 78.60% 78.60% 84.60% 81.50% 14 11 Avg 88.88% 88.90% 84.20% 83.88%
Pada Tabel 23 hasil prediksi dari 14 data sakit 11  yang benar dan dengan kesalahan prediksi hanya sebanyak 3 sehingga kategori sakit memiliki akurasi sebesar 78.60% yaitu  lebih  tinggi  dibandingkan  orientasi  sudut  sebelumnya.  Sedangkan  untuk  data sehat  memiliki  2  kesalahan  prediksi    dari  total  31  sehimgga  memperoleh  akurasi 93.50%. Dari total 45 data testing yang mengalami salah prediksi yaitu 5 sehingga diperoleh  akurasi keseluruhan mencapai 88.88%
8) Orientasi 270 ֯
Data testing memperoleh hasil akurasi sebagai berikut.
Tabel 24. Nilai akurasi ANN Pada Data Testing Orientasi 270
Kategori Akurasi Total Recall Precission F- Measure Actual Prediksi Sehat 100.00%  100.00% 79.50% 88.60% 31 31 Sakit 42.90% 42.90% 100.00% 60.00% 14 6 Avg 82.22% 82.22% 85.90% 79.70%
Pada Tabel 24 hasil prediksi dari 14 data sakit adalah 6 yang benar. Sedangkan untuk data  sehat  tidak  memiliki  kesalahan  prediksi    dari  total  31  sehimgga  memperoleh akurasi 100%. Dari total 45 data testing yang mengalami salah prediksi yaitu 8 pada data sakit sehingga  diperoleh  akurasi keseluruhan 82.22%

## Pembahasan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dengan  ekstraksi  fitur  Filter  Gabor dengan beberapa sudut orientasi yaitu = 0, 30, 45, 60, 90, 135, 180, 270 skala 2 dengan 3 metode klasifikasi yang digunakan diperoleh nilai akurasi yang berbeda-beda. Teknik n- fold cross  validation digunakan  untuk  mengestimasi  kinerja  berdasarkan  pemodelan.
Nilai n-fold yang  digunakan  beragam  yaitu 5-fold,  8-fold,  10-fold,  dan  15-fold .  Hasil terbaik  akan  diterapkan  pada  data testing .  Hasil  akurasi  yang  diperoleh  adalah  seperti berikut.
1) K -Nearest Neighbor (KNN)
Berdasarkan hasil nilai K (3, 5, 7) terbaik yang akan diterapkna pada pengujian, maka akurasi tinggi rata-rata diperoleh pada saat K=7 sudut orientasi (30, 45, 60, 90, 135) dan akurasi tertinggi diperoleh pada saat K=3 orientasi sudut 180 yaitu 86.66% . Dari 45  data  test  yang  digunakan  berdasarkan  K=3  maka  nilai  prediksi  benar  adalah sebanyak 39 sehingga akurasinya sebesar 86.66%
2) Support Vector Machine (SVM)
Nilai eksponen yang digunakan yaitu 2 dan 3. Rata-rata hasil terbaik di peroleh pada eks 3 dan semua orientasi sudut terbaik adalah 45 ֯ , 90 ֯ , 135 ֯ dengan akurasi mecapai 84.44%. Dari 45 data test yang digunakan maka nilai prediksi benar adalah sebanyak 38 sehingga akurasinya sebesar 84.44%.
2) Artificial Neural Network (ANN)
Pada ANN menggunakan dua hidden layer dengan beberapa node yang berbeda yaitu 4,3; 4,2; 3,2; dan 2,2; Berdasarkan hasil data training yang selanjutnya diterapkan pada data uji, akurasi meningkat rata-rata diperoleh pada node 4,3 sudut orientasi (30, 45, 60, 90). Namun untuk akurasi tertinggi diperoleh pada node  3,2 orientasi sudut 180 dengan  akurasi  mencapai  88.88%  .  Dari  45  data test yang  digunakan  maka  nilai prediksi benar adalah sebanyak 40 sehingga akurasinya sebesar 88.88%
Dari  ketiga  metode  yang  digunakan  tersebut,  nilai  akurasi  yang  diperoleh  setiap metode  klasifikasi  berbeda-beda.  Metode  klasifikasi  SVM  memiliki  akurasi  terendah dibandingkan  dengan  KNN  dan  ANN,  sedangkan  akurasi  tertinggi  diperoleh  dengan menggunakan Artificial  Neural  Network (ANN)  yang  akurasinya  mencapai  88.88%.

## Kesimpulan
Pada penelitian ini menggunakan dataset citra payudara termal yang diperoleh dari Database for Mastology Research (DMR) dengan jumlah 150 citra terdiri dari 108 citra sehat dan 42 citra sakit. Metode ektraksi fitur yang digunakan adalah Filter Gabor dengan skala 2 dan sudut orientasi = 8 (0, 30, 45, 60, 90, 135, 180, 270) berdasarkan parameter ciri mean,  variance,  skewness,  kurtosis, dan entropi .  Selanjutnya  ada  tiga  (3)  metode klasifikasi yang digunakan yaitu K-Nearest Neighbor (KNN), Support Vector Machine (SVM) dan  Atrtificial  Neural  Network (ANN) dengan  teknik cross  validation untuk pemodelan training yang  akan  diterapkan  pada  data test. Hasil  yang  diperoleh menunjukkan akurasi terbaik dengan menggunakan klasifikasi metode KNN dan ANN yaitu  pada  orientasi  sudut  180 ֯ dengan  tingkat  akurasi  mencapai  86.66%  dan  88.88%. Menggunakan klasifikasi metode SVM orientasi sudut terbaik adalah 45 ֯ , 90 ֯ , 135 ֯ dengan tingkat akurasi pada semua orientasi sudut terbaik mencapai 84.44%. Dari ketiga metode yang  telah  di  uji  coba  berdasarkan  105  data training dan  45  data test .  Metode  ANN menghasilkan akurasi yang tertinggi dibandingkan dengan metode lainnya yaitu 88.88%.

## BIBLIOGRAFI
Angelica, P. C. (2024). Efek Sitotoksik Dan Selektivitas Ekstrak Heksana Umbi Rumput Teki (Cyperus rotundus L.) Dari Provinsi Lampung Terhadap Sel Hela . Khan, A. A., & Arora, A. S. (2018). Breast Cancer Detection Through Gabor Filter Based Texture  Features  Using  Thermograms  Images. ICSCCC  2018  -  1st  International
Conference  on  Secure  Cyber  Computing  and  Communications ,  412–417. https://doi.org/10.1109/ICSCCC.2018.8703342
Lashkari, A. E. (2010). Full Automatic Micro Calcification Detection in Mammogram Images  Using  Artificial  Neural  Network  and  Gabor  Wavelets. 2010  6th  Iranian Conference  on  Machine  Vision  and  Image  Processing,  MVIP  2010 . https://doi.org/10.1109/IranianMVIP.2010.5941183
Ma,  J.,  Shang,  P.,  Lu,  C.,  Meraghni,  S.,  Benaggoune,  K.,  Zuluaga,  J.,  Zerhouni,  N., Devalland, C., & Masry, Z. Al. (2019). A Portable Breast Cancer Detection System Based on Smartphone with Infrared Camera. Vibroengineering Procedia , 26 , 57– 63. https://doi.org/10.21595/vp.2019.20978
Milosevic, M., Jankovic, D., & Peulic, A. (2015). Comparative Analysis of Breast Cancer Detection in Mammograms and Thermograms . 60 (1), 49–56.
https://doi.org/10.1515/bmt-2014-0047
Nola, I. A., & Kolanc, D. (2015). Thermography in Biomedicine. Proceedings Elmar - International Symposium Electronics in Marine , 2015 - Novem (September), 17–20. https://doi.org/10.1109/ELMAR.2015.7334485
Nurhayati,  D.,  Sri  Widodo,  T.,  &  Susanto,  A.  (2011).  Detection  of  the  Breast  Cancer From Thermal Infrared Images. Jurnal Sistem Komputer , 01 (02), 65–70.
Rahman,  M.  T.,  &  Bhuiyan,  M.  A.  (2008).  Face  Recognition  Using  Gabor  Filters. Proceedings  of  11th  International  Conference  on  Computer  and  Information Technology, ICCIT 2008 , May , 510–515. https://doi.org/10.1109/ICCITECHN.2008.4803030
Rasyid, M. B. Al, Yunidar, Arnia, F., & Munadi, K. (2018). Histogram Statistics and GLCM  Features  of  Breast  Thermograms  for  Early  Cancer  Detection. 1st International  ECTI  Northern  Section  Conference  on  Electrical,  Electronics, Computer  and  Telecommunications  Engineering,  ECTI-NCON  2018 ,  120–124. https://doi.org/10.1109/ECTI-NCON.2018.8378294 Sa’adati, Y. (2021). Identifikasi Hubungan Kausal dari Faktor-Faktor Disfungsi Seksual pada Wanita Penderita Kanker di Indonesia .
Sahar,  M.,  Nugroho,  H.  A.,  Tianur,  Ardiyanto,  I.,  &  Choridah,  L.  (2017).  Automated detection  of  breast  cancer  lesions  using  adaptive  thresholding  and  morphological operation. 2016 International Conference on Information Technology Systems and Innovation, ICITSI 2016 - Proceedings , 27–30. https://doi.org/10.1109/ICITSI.2016.7858237
Sariyati, S. (2023). Modul Mata Kuliah Biologi Dasar dan Biologi Perkembangan . Alma Ata University Press.
Silva, L. F., Saade, D. C. M., Sequeiros, G. O., Silva, A. C., Paiva, A. C., Bravo, R. S., &  Conci,  A.  (2014).  A  New  Database  for  Breast  Research  with  Infrared  Image. Journal  of  Medical  Imaging  and  Health  Informatics , 4 (1),  92–100. https://doi.org/10.1166/jmihi.2014.1226
Tanjung, A. R., & Andrian, R. (2020). Implementasi Metode Ekstraksi Fitur Gabor Filter dan Probablity Neural Network ( PNN ) untuk Identifikasi Kain Tapis Lampung . 8 (2), 1–9. WHO. (2018). Cancer . https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/cancer
Copyright holder:
Listia Sukma Putri, Fitri Arnia, Rusdha Muharar (2024)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: