## EKSTRAKSI FITUR DAN KLASIFIKASI MENGGUNAKAN METODE GLCM DAN SVM PADA CITRA MAMMOGRAM UNTUK IDENTIFIKASI KANKER PAYUDARA

## Bebby Dwi Junita
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Gunadarma bebby_dj12@yahoo.com

## Abstrak
Kanker  payudara  merupakan  salah  satu  penyakit  kanker  paling  tua  pada  manusia  dan menempati  urutan  kedua  pada  perempuan  setelah  kanker  rahim.  Berdasarkan  Sistem Informasi  RS  (SIRS),  jumlah  penderita  kanker  payudara  di  indonesiasekitar  28.7%. Mammogram adalah pemeriksaan radiologi khusus menggunakan sinar-X dosis rendah. Keabnormalan  kanker  payudara  dapat  dikenali  dengan  keberadaan  massa  atau mikroklasifikasi  pada  citra  mammogram.  Computer-Aided  Diagnosis  (CAD) dikembangkan  untuk  meningkatkan  deteksi  utama  dari  penyakit  ini  dimana  proses tersebut antara lainpreprocessing, deteksi dan segmentasi, ekstrasi fitur, serta klasifikasi. Dalam penelitian ini dilakukan ekstraksi fitur dengan menggunakan metode Gray Level Co-occurance  Matrix  (GLCM),  metode  tersebut  mengekstraksi  empat  statistik  tekstur yaitu,  Contras,  Correlation,  Energy  dan  Homogeneity  yang  dapat  digunakan  dalam proses  ekstrasi  nilai  pada  citra.  Setelah  itu  dilakukan  klasifikasi  menggunakan  metode Support Vector Machine (SVM). Metode analisis tekstur menggunakan GLCM dan proses klasifikasi  menggunakan  SVM  pada  citra  mammogram  menghasilkan  nilai  probabilitas sebesar 60% dengan data pengujian yang digunakan 10 citra gabungan (5 jinak dan 5 ganas) dan data pembelajaran yang digunakan 10 data jinak dan 10 data ganas.
Kata Kunci :Image Processing, Ekstraksi Fitur, SVM, Kanker Payudara, Matlab.

## FEATURE EXTRACTION AND CLASSIFICATION BY USING SVM AND GLCM METHOD ON THE MAMMOGRAM IMAGE FOR BREAST CANCER IDENTIFICATION

## Abstract
Breast cancer is one of the oldest cancers in humans and second rank most happened to women after cervical cancer. Based on Hospital Information System (SIRS), the number of  breast  cancer  patients  in  Indonesia  is  around  28.7%.  Mammogram  is  a  special radiological examination by using low-dose X-rays. Abnormality of breast cancer can be identified  by  the  presence  of  mass  or  micro-classification  on  the  mammogram  images. Computer-Aided Diagnosis (CAD) is developed to improve the primary detection of this diseasewhere  the  processes  are  preprocessing,  detection  and  segmentation,  feature extraction  and  classification.  In  this  research,  the  feature  extraction  is  conducted  by using  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix  (GLCM),  the  method  extracts  four  texture statistics, namely, the Contras, Correlation, Energy and Homogeneity that can be used in the values extraction process in the image. Then, the classification using Support Vector Machine (SVM) is conducted. Texture analysis methods using GLCM and classification process using SVM on the mammogram image generate 60% probability value with using 10 combined images of test data (5 benign and 5 malignant ) and using 10 benigndata and 10 malignant data of the learning data.
Keywords: Image Processing, Feature Extraction, SVM, Breast Cancer, Matlab.

## PENDAHULUAN
Kanker payudara menempati urutan kedua  pada  perempuan  setelah  kanker rahim.Kanker  payudara  merupakan  pe- nyebab  kematian  utama  diantara  wanita yang  berusia  antara  35-50  tahun.Jika skrining  mamografi  dilakukan  secara teratur,  dapat  memberikan  keuntungan pada  wanita  yang  berusia  dibawah  50 tahun.  Berdasarkan  Sistem  Informasi  RS (SIRS),  jumlah  penderita  kanker  payu- dara  di  Indonesia  (28.7%).Pengobatan kanker  payudara  pada  stadium  awal secara  umum  memberi  hasil  yang  lebih baik  dibanding  stadium  lanjut,  oleh  ka- rena itu perempuan sebaiknya memahami tentang  kanker  payudara  sehingga  bisa mendeteksi  secara  dini  terhadap  gejala- gejala  terjadinya  kanker  payudara.
Kanker  terjadi  ketika  sel  abnormal membagi  dan  tidak  terkontrol,  mereka dapat  menjadi  besar  dengan  membentuk jaringan  ekstra,  atau  tumor,  yang  dapat menjadi jinak atau ganas [Sugita, 2012].
Deteksi dini kanker payudara dapat dilakukan  dengan  teknologi  pencitraan medis yang saat ini berkembang dan tek- nologi  tersebut  memungkinkan  peman- faatan citra medis untuk membantu para-
medis  dalam  melakukan  diagnosa  pe- nyakit,  dalam  kasus  ini  adalah  untuk mendeteksi  kanker  payudara.Citra  medis tersebut  dapat  dihasilkan  dari  berbagai macam  peralatan  yangdigunakan  di bidang  kedokteran,  seperti  Ultra  Sound Graphic  (USG),  MRI,  CT-Scan/CAT- Scan,  dan  Diagnostic  Mammogram [Nagaraj, Paga, Lamichhane, 2014]. Mammogram  adalah  pemeriksaan radiologi  khusus  menggunakan  sinar- Xdosis  rendah  untuk  deteksi  kelainan pada  payudara  atau  ada  tidaknya  keab- normalan pada payudara, bahkan sebelum adanya gejala yang terlihat padapayudara seperti  benjolan  yang  dapat  dirasakan, kanker  payudara  dapatdikenali  dengan keberadaan  massa  atau  keberadaan mikroklasifikasi  padacitra  mammogram [Rizqi, 2012], yaitu :
1. Massa  adalah  area  terdapatnya  pola tekstur dengan bentuk serta batasarea tertentu  pada  proyeksi  foto  mammo- grafi (Gambar 1).
2. Mikrokalsifikasi  yaitu  deposit-depo- sit  kecil  kalsium  dalam  jaringan payudara  yang  terlihat  sebagai  titik- titik  kecil  putih  di  sekitar  jaringan payudara (Gambar 2).
Gambar 1. Massa [Lisha V, Anitha, 2013]
Gambar 2. Mikroklasifikasi[Lisha V, et al., 2013]
Dalam  rangka  meningkatkan  kinerja diagnostik ahli radiologi, beberapa skema Computer-Aided  Diagnosis (CAD)  telah dikembangkan  untuk  meningkatkan  de- teksi  utama  dari  penyakit  ini.  Computer- Aided  Diagnosis  (CAD)  dikembangkan untuk  meningkatkan  deteksi  utama  dari penyakit ini dimana proses tersebut antara lain preprocessing ,  deteksi  dan  segmen- tasi, ekstrasi fitur, serta klasifikasi. Dalam penelitian  ini  dilakukan  ekstraksi  fitur dengan menggunakan metode Gray Level Co-occurance Matrix (GLCM)

## METODE PENELITIAN
Dalam  setiap  metode  penelitian pastinya  memiliki  langkah-langkah umum  dalam  pelaksanaanya,  seperti proses pengambilan citra, prepocessing, ekstrasi  fitur  dan  klasifikasi  dimana nantinya proses-proses tersebut meng- hasilkan  sebuah  data  yang  dapat  diolah.
Gambar 3 adalah gambaran metode pe- nelitian secara umum.
Region of Interest (ROI) Suatu  citra  diperoleh  dari  hasil mammogram  kanker  payudara,  pe- ngambilan  citra  untuk  analisa  tekstur sendiri harus memiliki kriteria yaitu citra mammogram  dengan  format  .bmp  yang dipilih  dengan bitdepth 24  dengan  256 warna  dan  pada  proses  pengambilan citra  hanya  dipilih  bagian region  of interest (ROI) (Gambar4).

## Preprocessing
Pada  tahap preprocessing terdapat dua buah proses, pertama adalah proses normalisasi citra, didalam proses normalisasi citra terdapat proses resizing untuk  mengatur  ukuran  citra.  Tahap kedua ialah proses image enchancement , yaitu  proses  peningkatan  kualitas  citra menggunakan teknik sharpening .
Gambar 3. Gambaran Umum Metodologi Penelitian Ekstrasi Fitur dan Klasifikasi
Gambar 4. ROI Mammogram Kanker Payudara

## Ekstrasi Fitur
Dalam  tahapan  ekstrasi  fitur  ini menggunakan  metode  GLCM.  GLCM merupakan  langkah  penting,  dikare- nakan  fitur  yang  diekstrak  tersebut digunakan  sebagai  informasi  yang menentukan  kriteria  nilai  dari  citra kanker itu sendiri. Didalam ekstrasi fitur ini dilakukan 10 kali pengambilan nilai untuk  citra  pembelajaran  dan  citra pengujian.  Contoh  hasil  ekstraksi  fitur dapat dilihat pada Gambar 5.

## Klasifikasi
Pada  proses  klasifikasi  terdapat beberapa  rangkaian  proses  seperti  pro-
ses pengklasifikasi nilai pada citra pem- belajaran  dan  proses  pengklasifikasian nilai  pada  citra  pengujian  dimana nantinya  akan  menghasilkan  sebuah hasil  apakah  citra  pengujian  tersebut termasuk kategori citra jinak atau ganas. Rangkaian  langkah-langkahnya  dapat dilihat pada Gambar 6.

## Perancangan Aplikasi
Aplikasi yang dibuat juga didukung dan berasal dari rancangan hardware dan software menggunakan pendekatan metode  SDLC (Software  Development Live Cycle) .
Gambar 5: Ha.il Ekstrasi Fitur Menggunakan Metode GLCM
Gambar 6. Blok Diagram Ekstrasi Fitur

## Pendefinisian Kebutuhan
Aplikasi  pendeteksian  citra  kan- ker  payudara  ini  memiliki  beberapa syarat  agar  dapat  digunakan.  Aplikasi ini membutuhkan:
1. Sebuah  citra  yang  diambil  kamera harus  murni  dari  pencahayaan  lang- sung  dimana  dapat  merusak  pe- ngambilan nilai input yangdiperoleh melalui metode GLCM.
2. Sebuah  program  terpisah  yang berfungsi  merekontruksi  ketajaman citra gray sebelumnya  dengan menampilkan grafik perubahannya.
3. Sebuah  program  terpisah  yang  ber- fungsi  untuk  membangun  ekastrasi fitur dari hasil dengan inputan yang diperoleh,  melakukan  simulasi  dari hasil  pembelajaran  menggunakan SVM  dan  metode  pengambilan  ke- putusan.

## Proses Aplikasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  peran- cangan  antarmuka  grafis  untuk  peng- guna. Perancangan antarmuka ini dili- batkan  sedikit  penggunaan  alat  bantu
pembuatan  citra  seperti  kamera  dan sebagainya  sehingga  diusahakan  se- maksimal  mungkin  untuk  memperoleh tampilan  antarmuka  yang  memudah- kan  para  pengguna,  termasuk  penge- cekan bug dan  perbaikan  sehingga menghasilkan  program  sesuai  kebu- tuhan.  Berikut  merupakan  langkah- langkah  yang  digunakan  dalam  proses perancangan aplikasi.

## PEMBAHASAN
Pembahasan  berisi  tentang  pem- buatan  GUI  dan  hasil  pendeteksian kanker menggunakan metode GLCM.

## Pembuatan GUI
Jendela ini merupakan yang mun- cul  pertama  kali  pada  saat  aplikasi  ini dijalankan, jendela ini merupakan pusat dari  kegiatan  yang  dilakukan  pada aplikasi  ini.  Untuk  membuat  tampilan jendela utama ini sesuai  dengan (Gam- bar  8  dan  Gambar  9)  maka  rancangan GUI nya seperti pada gambar berikut.
Gambar 7. Struktur Navigasi Aplikasi GLCM & SVM
Gambar 8. Rancangan GUI Jendela Utama
Gambar 9. Hasil dari Program GLCM.m

## Uji Coba Aplikasi
Aplikasi  pendeteksian  kanker payudara ini mengalami beberapa ujian runtime seperti  mengambil  nilai  GLCM dari  data  pembelajaran  dan  data  testing yang  akan  digunakan  untuk  parameter data  SVM  pada  saat  aplikasi  selesai dikompilasi. Pengujian dilakukan untuk melihat apakah exception yang ditetap- kan  oleh  kode  sumber  program  dapat menangani  kesalahan  perintah  terjadi saat  aplikasi  berjalan  untuk  pertama kalinya  (sebelum  proses debug ).  Sete- lah  mengalami  serangkaian  perbaikan
kode  sumber  program  sesuai  dengan kebutuhan  dan  layak  untuk  dijalankan secara runtime .  Pertama  adalah  proses pengambilan citra sebagai contoh pem- rosesan secara GUI dengan cara mene- kan  tombol Open  Image maka  akan nampak seperti gambar 10.
Kemudian  tekantombol Proses Image untuk  mendapatkan  hasil pre- processing citra seperti gambar 11. Setelah itu dilakukan ekstraksi fitur dan  klasifikasi  menggunakan  GLCM. Hasil klasifikasi dapat dilihat pada Tabel 1.
Gambar 10. Mengambil Data Citra
Gambar 11. Preprocessing Citra
Tabel 1. Data Range GLCM Klaisifikasi
Dari  data  (Tabel1 )  dapat  dihitung probabilitas  yaitu  dengan  cara  men- jumlahkan  jumlah  data  yang  berhasil diujicoba  dibagi  dengan  total  data pengujian  (10  buah)  dan  dikalikan  100. Jumlah  data  yang  digunakan  adalah  10 citra,  yang  berhasil  dalam  uji  coba aplikasi  adalah  6  dari  10  citra  tersebut. Sehingga  mendapatkan  nilai  proba- bilitas  sebesar  60%.  Berikut  adalah rumus  yang  digunakan  untuk  meng- hitung probilitas.
Edata 𝑏𝑒𝑟ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐸𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢𝑠 𝑥 100%    … [1]
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa metode Gray  Level  Co-occurrence
Matrix GLCM)  dan Support  Vector Machine (SVM) memiliki tingkat keber- hasilan  sebesar  60%  dari  hasil  uji  coba tersebut dalam identifikasi kanker payu- dara menggunakan citra mammogram.

## SIMPULAN
Metode  analisis  tekstur  menggu- nakan  GLCM  dan  proses  klasifikasi menggunakan  SVM  pada  citra  mam- mogram berhasil dikembangkan menggunakan  citra  ROI  mammogram
identifikasi  kanker  payudar.  Aplikasi GLCM  dan  SVM  ini  berhasil  menun- jukan  nilai-nilai  pengukuran  statistik dalam  bentuk  histogram  dari  hasil ekstrasi  fitur  menggunakan  GLCM  dan klasifikasi  metode  SVM  pada  citra kanker  yang  jinak  dan  ganas  yang menghasilkan nilai probabilitas sebesar 60% dengan data pengujian yang digu- nakan  sebanyak  10  citra  gabungan  (5 jinak  dan  5  ganas)  dan  data  pembe- lajaran  yang  digunakam  sebanyak  10 data  jinak  dan  10    data  ganas.  Nilai tersebut  cukup  baik  dan  nilai  tersebut dapat  berbeda-beda  tergantung  pada jumlah  database  dan  metode  yang digunakan.  Hasil  pembuatan  aplikasi tersebut  menampilkan  nilai-nilai  yang digunakan  sebagai  data  dalam  objek penelitian  seperti  nilai  GLCM,  histo- gram dan nilai klasifikasi SVM.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Adi Purnomo, Sulistyo Puspitodjati. 2013. Analisis Tekstur  Kayu  Parquet  dengan
Menggunakan  Metode  Grey Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM).
[2]  Abdul Kadir, Adhi Susanto. 2013. Teori  Dan  Aplikasi  Pengolahan Citra, Penerbit: Andi.
[3]  Beny Firman. 2010.Mesin Vektor Pendukung  (svm)  Kasus  Non Linier.
[4]  Chang,  Chih-Chung,  Lin,  Chih- Jen,  2013. A  Library  For Support Vector Machines. Libsvm. [5]  Christianini. 2000. Teori Pembelajaran pada Support Vector Machine (SVM).
[6]  Dipankar,  Hazra.  2011. Texture
Recognition With Combined glcm, Waveletand Rotated Wavelet Features.
[7]  Eko  Prasetyo.  2011.Pengolahan Citra  Digital  dan  Aplikasinya
menggunakan  Matlab,  Penerbit: Andi.
[8]  Feriza, Irawan. 2012, Buku Pintar Pemrograman  Matlab,  Penerbit:
MediaKom. [9] Guru Kumar, Mohanaiah, Sathyanarayana.  2013. Image T exture  Feature  Extraction Using glcm For Human.
[10] Karatzouglou.  2004. Kernel method . [11] Kiswanto.  2012.  Identifiasi  Citra Untuk  Mengidentifikasi  Jenis Daging Sapi Dengan MenggunakanTransformasi Wavelete Haar. [12] Kusumanto.  2011.  Pengolahan Citra  Digital  Untuk  Mendeteksi Objek  Menggunakan  Pengolahan Warna  Model  Normalisasi  RGB. Semantik.
[13] Mehul.  Sampat,  Markey,  Bovik. 2005 . Computer-Aided Detection and Diagnosis in Mammography.
[14] Meritxell,  Arnau,  Robert,  Mariona, Sergi,  Lidia,  Melcior,  Freixenet. 2012 .  Adapting  Breast  Density Classification  Fomdigitized  to  Full Field Digital MammogramsIn Breast Imaging, pages 561-568. Springer . [15]  Nagaraj, Paga, Prasanna,
Lamichhane.  2014. Early  Breast Cancer  Detection  Using  Statistical Parameters. International  Journal  of Research in Engineering &
Technology (IMPACT: IJRET).
[16]  Nugroho.  2003.  Metode SVM Dan Pengaplikasiannya.
[17]  Poongodi,  Samuel,  Manoharan, Narain,  Ponraj,  Evangelin,  Jenifer.
2011. A Survey On The Preprocessing Techniques Of
Mammogram  For  The  Detection of Breast Cancer.
[18] Santosa.2007. MetodeOne-Against- One.
[19]  Sianipar.  2013.  Pemrograman
Matlab Dalam Contoh dan
Penerapan,  Penerbit:  Informatika Bandung.
[20]  Sugita,  Lina.  2012 ,  Tingkat Kecukupan  Energi  dan  Protein Tingkat  Pengetahuan  Gizi  Jenis TerapiKanker dan Status Gizi Pasien
Kanker  Rawat  Inap  di  Rumah  Sakit Kanker  Dharmais. Departemen  Gizi Masyarakat Fakultas Ekologi Manusia Institut Pertanian Bogor(IPB) . [21] Sembiring.  2007.  Metode  Analisa
dalam Support  Vector  Machine (SVM). [22] Tanuja, Sarode, Suryawanshi, Kekre,  Sudeep,  Thepade.  2010.
Image  Retrieval  Using  Texture
Features Extracted .
[23] Rizqi  Adnamazida.  2012.  Apa  sih mammogram itu
URL:http://www.artikelpayudara.com/20 09/04/15/mendeteksi-kanker-payudara- dengan-mamografi, tanggal