Januar Adi Putra, Nanik Suciati, Arya Yudhi Wijaya Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017

## EKTRAKSI FITUR MENGGUNAKAN DISCRETE WAVELET TRANSFORM DAN FULL NEIGHBOUR LOCAL BINARY PATTERN UNTUK KLASIFIKASI MAMMOGRAM
Januar Adi Putra 1 , Nanik Suciati 2 , Arya Yudhi Wijaya 3 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Email: januaradi.putra@gmail.com 1 ,  naniksuciati@gmail.com 2 , arya@cs.its.ac.id 3

## Abstrak
Local  binary  pattern adalah  sebuah  kode  biner yang  menggambarkan  pola  tekstur  lokal.  Hal  ini dibangun dengan lingkungan  batas dengan nilai abu- abu  dari  pusatnya. Local  binary  pattern  tradisional memiliki  beberapa  kelemahan  yakni  varian  terhadap rotasi dan pada saat proses thresholding pixel sensitif terhadap  noise.  Pada  penelitian  ini  diusulkan  sebuah metode  ektraksi  fitur  baru  untuk  mengatasi  masalah tersebut, metode tersebut disebut full neighbour local binary  pattern (fnlbp).  Metode  ini  nantinya  akan dikombinasikan  dengan  discrete  wavelet  transform untuk  ektraksi  fitur  dari  citra  mammogram  dengan metode  klasifikasi  adalah  Backpropagation  Neural Network  (BPNN).  Berdasar  ujicoba  yang  telah dilakukan  metode  usulan  mendapatkan  rata-rata akurasi yang lebih baik daripada metode local binary pattern  tradisional  baik  yang  dikombinasi  dengan discrete  wavelet  transform  ataupun  tidak.  Performa metode  usulan  full  neighbour  local  binary  pattern dapat  menghasilkan  akurasi  yang  sempurna  yakni 100%  baik  pada  saat  menggunakan  discrete  wavelet transform  ataupun  tidak,  sedangkan  akurasi  terendah yang didapat adalah 90.49%.
Kata  Kunci: Ekstraksi  fitur, local  binary  pattern, wavelet , klasifikasi mammogram.

## Abstract
Traditional  local  binary  pattern  have  some disadvantages which is a variant of the rotation and during the thresholding process  the pixel is sensitive to  noise.  At  this  study  the  authors  proposed  a  new method  of  features  extraction  to  solve  that  problem and  this  method  called  full  neighbor  local  binary pattern  (fnlbp).  This  method  will  be  combined  with discrete  wavelet  transform  to  extract  the  features  of
the mammogram image and the classification method is Backpro- pagation Neural Network (BPNN). Based on  experiments  the  result  of  proposed  method  in  an average  accuracy  is  better  than  traditional  methods of local binary pattern which combined with discrete wavelet  transform  or  not.  The  performance  of  the proposed  method  of  full  neighbor  local  binary pattern  can  produce  perfect  accuracy  that  is  100%, this accuracy is reached when using discrete wavelet transform or not, while the lowest accuracy obtained is 90.49%.
Keywords: News  document,  categorization,  multi- label, Ontology, domain-specific.

## I. P ENDAHULUAN
Salah  satu  metode  yang  paling  efektif  untuk mendeteksi  dan  mengidentifikasi  kanker  payudara adalah  melalui  pemeriksaan  mammografi  dengan menggunakan  sinar  X.  Citra  yang  dihasilkan  dari sinar  X  tersebut  disebut  mammogram.  Analisa terhadap  citra  mammografi  yang  sebelumnya dilakukan  oleh  radiologis  secara  manual  dapat digantikan  dengan  teknologi  terbarukan  dengan memanfaatkan  pengolahan  citra  digital,  sehingga hasil  yang  didapatkan  tidak  lagi  bersifat  subyektif dan  dapat  mengatasi  radiologis  yang  merasa  tidak yakin  dengan  hasil  analisanya  (Uyun  &  Harjoko, 2011).
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  telah dilakukan sebelumnya dengan memanfaatkan pengolahan  citra  digital,  yaitu  analisa  multiresolusi berbasis wavelet .  Dhawan  dkk  (1996)  menggunakan wavelet  decomposition pada  citra gray-level untuk klasifikasi  citra  mammogram  dan  diperoleh  nilai akurasi  81%.  Liu  dkk  (2001)  menggunakan  fitur statistik  berbasis wavelet dan binary  tree sebagai classifier mendapatkan akurasi 84.2% pada

## Januar Adi Putra, Nanik Suciati, Arya Yudhi Wijaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
klasifikasi mammogram. Rashed dkk (2007) menggunakan  beberapa  tipe Daubechies  wavelets pada  klasifikasi  mammogram,  diperoleh  akurasi klasifikasi  87.06%.  Buciu  dkk  (2011)  menggunakan filter  gabor  berbasis wavelet untuk  fitur  ekstraksi, PCA  untuk  fitur  seleksi  ( dimension  reduction )  dan support  vector  machine sebagai classifier untuk mengklasifikasikan citra mammogram sebagai normal-abnormal (performa  klasifikasi  79%)  dan benign-malignant (performa  klasifikasi  78%).  Sanae dkk  (2015)  menggunakan wavelet  decomposition pada  citra  mammogram  dan  dikombinasikan  dengan ektraksi  fitur local  binary  pattern mendapatkan akurasi  klasifikasi  sebesar  93%.  Berdasar  hasil  studi literatur  yang  dilakukan,  dapat  terlihat  kombinasi wavelet dengan  teknik  pengolah  citra  yang  lain menghasilkan  akurasi  yang  cukup  tinggi  dimana kombinasi wavelet dan local  binary  pattern merupakan kombinasi yang terbaik.
Saat  ini  pengembangan  algoritma local  binary pattern telah  banyak  dilakukan,  Kaya  dkk  (2015) mengusulkan  dua  pengembangan  baru  dari local binary  pattern yakni neighbour  local  binary  pattern (nlbp) dan directional  binary  pattern  (dlbp). Dua metode  baru  tersebut  memiliki  perbedaan  pada  arah dan  distribusi  relasi  spasial  dari  pixel.  Pada neighbour  local  binary  pattern histogram  dibentuk dengan  membandingkan  pixel-pixel  yang  ada diantara  pixel  tengah,  sedangkan  pada directional binary pattern histogram dibentuk dengan membandingkan pixel tengah dengan pixel  yang ada pada  arah  yang  telah  ditentukan.  Dua  metode pengembangan local  binary  pattern tersebut  telah diuji  dengan  berbagai  citra  tekstur  dengan classifier adalah Artificial  Neural  Network (ANN).  Dari  hasil uji  yang  telah  dilakukan  terbukti  dua  metode pengembangan  tersebut  menghasilkan  akurasi  yang lebih  baik  dari local  binary  pattern yang  tradisional. Meski  menghasilkan  akurasi  yang  baik  dua  metode baru  tersebut  memiliki  beberapa  kelemahan  yang sama  dengan local  binary  pattern tradisional,  yakni histogram  yang  dihasilkan sensitiv terhadap  rotasi dan  pada  proses thresholding pixel  sensitif  terhadap noise.
Berdasar uraian yang telah dijelaskan sebelumnya,  penelitian  ini  mengusulkan  sebuah metode  ektraksi  fitur  baru  yang  didasarkan  pada neighbour  local  binary  pattern  (nlbp) .  Metode  ini memiliki  perbedaan  pada  arah  dan  distribusi  relasi spasial  dari  pixel,  dimana  perbandingan  antar  pixel pada  proses trhesholding tidak  hanya  dengan
tetangga  di  bagian  kanan  saja  melainkan  dengan semua  tetangga  yang  ada  pada  sisi horizontal , vertical dan diagonal sehingga  metode  tersebut disebut full  neighbour  local  binary  pattern  (fnlbp) . Dengan  melakukan  perbandingan  pixel  dengan semua tetangga  maka proses thresholding akan lebih insensitif terhadap  noise  yang  akan  menyebabkan proses thresholding tersebut  lebih  akurat  dan akurasipun  akan  meningkat.  Metode  ini  nantinya akan  dikombinasikan  dengan discrete  wavelet transform untuk ektraksi fitur dari citra mammogram dengan classifier adalah Backpropagation  Neural Network (BPNN).

## II. K AJIAN L ITERATUR

## II.1 Kanker Payudara
Terdapat  beberapa  cara  untuk  mendeteksi  dini kanker  payudara,  salah  satunya  adalah  mendeteksi dan  mengidentifikasi  melalui  pemeriksaan  sinar  x. Citra  yang  dihasilkan  dari  sinar  x  tersebut  disebut mammogram.  Citra  mammogram  hasil  sinar  x  dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Citra mammogram

## II.2 Local Binary Pattern
Secara  sederhana,  LBP  adalah  sebuah  kode biner  yang  menggambarkan  pola  tekstur  lokal.  Hal ini  dibangun  dengan  lingkungan  batas  dengan  nilai abu-abu dari pusatnya (Ahonen, Hadid, & Pietikainen, 2004).

## II.3 Neighbour Local Binary Pattern
Deskriptor  pada  metode  ini  tergantung  pada hubungan 8 tetangga, P = { P0 ,P1 , P2 , P3 , P4 , P5 , P6 , P7 }, dengan satu sama lain, sekitar pixel. Dalam proses  perbandingannya, nilai  setiap  pixel  tetangga tertentu dibandingkan dengan pixel sebelahnya untuk menentukan thresholding bernilai 1 atau 0, sedangkan proses-proses selanjutnya sama seperti LBP tradisional.  Selain  itu,  pada  nLBP  perbandingan

## Januar Adi Putra, Nanik Suciati, Arya Yudhi Wijaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
dapat  dilakukan  tidak  hanya  dengan  tetangga berurutan  akan  tetapi  dapat  juga  dilakukan  dalam tetangga  yang  didefinisikan  oleh  parameter  jarak,  d. Proses perbandingan  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Proses perbandingan pixel pada nlbp.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Pada  bab  ini  memaparkan  tentang  metodologi penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  serta kontribusi  dari  yang  diajukan.  Ilustrasi  alur metodologi  penelitian  dan  kontribusi  dapat  dilihat pada Gambar 3.

## III.1 Deteksi dan Pemotongan ROI
Pada mammogram bagian yang paling merepresentasikan  kanker  adalah  region  yang mengandung mass sehingga  sebelum  klasifikasi dilakukan maka  citra mammogram  akan  di preprocessing  untuk  mendeteksi  letak mass tersebut. Contoh  ROI  pada  citra  mammogram  ditunjukkan Gambar 4.  Ada beberapa tahapan dalam mendeteksi dan segmentasi ROI pada citra mammogram. Tujuan dari  tahap  ini  adalah  mendapatkan  titik  kanker  pada citra  mammogram  ( mass )  yang  dapat  mengin- dikasikan  seseorang  mengidap  kanker  payudara  atau tidak.  Tahapan  dari  deteksi  dan  segmentasi mass tersebut  dapat  dilihat  pada  Gambar  5.  Tahapan- tahapan  akan  dijelaskan  secara  terperinci  pada  sub- bab berikutnya.

## 3.1.1 Penghapusan Black Margin
Proses  Tahap  ini  merupakan  tahap  untuk menghilangkan pinggiran hitam pada citra mammogram. Frame hitam pada pinggiran citra harus dihilangkan  untuk  mempermudah  pada  proses segmentasi.

## Gambar 4. ROI citra mammogram.
Proses  penghapusan  black  margin  dapat  dilihat pada  Gambar  6.  Ada  tiga  tahapan  utama  dalam penghapusan black margin ini yakni:
1. Mencari  posisi  pixel  pertama  yang  tidak  berwarna hitam pada posisi horizontal.
2. Mencari  posisi  pixel  terakhir  yang  tidak  berwarna hitam pada posisi horizontal.
3. Memotong citra diantara posisi 1 dan 2 yang telah didapat.
Gambar 6. Penghapusan frame hitam.

## 3.1.2 Supresi Artifact dan Pemisahan Background
Proses Tahapan ini bermaksud untuk menghilangkan  objek-objek  dalam  citra yang mengganggu  proses  klasifikasi.  Proses  artifact suppression ini dapat dilihat pada Gambar 7. Adapun tahapan-tahapan  dalam  operasinya  adalah  sebagai berikut:
1. Citra  mammogram  akan  dirubah  kedalam  citra biner  dengan  proses thresholding (T  =  18) seperti  terlihat  pada  Gambar  7b,  kemudian semua  objek  dilabeli  menggunakan  fungsi bwlabel pada MATLAB.

## Januar Adi Putra, Nanik Suciati, Arya Yudhi Wijaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017

## Gambar 5. Alur deteksi dan cropping ROI
2. Area  (ukuran  sebenarnya  dari  daerah  pixel)  dari semua  objek  pada  Gambar  7b  akan  dikalkulasi menggunakan fungsi regionprops pada MATLAB
3. Dari  semua  objek  biner  pada  citra  mammogram (Gambar 7a), Objek yang memiliki area terbesar (Gambar  7c)  pada  setiap  citra  akan  dipilih menggunakan fungsi
bwareopen
pada MATLAB. Proses morphological ini menghapus semua  objek  biner  pada  citra  mammogram kecuali objek dengan area yang terbesar.
4. Operasi morphological untuk  memperkecil distorsi  dan  menghapus  pixel  yang  terisolasi diaplikasikan  ke  citra  biner  mammogram menggunakan  fungsi bwmorph pada  MATLAB dengan parameter ‘ clean ’.
5. Operasi morphological yang  lain  diaplikasikan pada citra biner mammogram untuk memperhalus  noise  yang  muncul,  operasi  yang digunakan adalah fungsi bwmorph pada MATLAB dengan parameter ‘ majority ’.
6. Citra  biner  mammogram  di  erosi  menggunakan fungsi strel dan imerode ,  dimana  radius  dari fungsi strel adalah R=5.
7. Citra  biner  mammogram  di  dilasi  menggunakan fungsi imdilation pada MATLAB.
8. Lubang  pada  citra  biner  mammogram  diisi dengan menggunakan fungsi imfill pada MATLAB dengan parameter ‘ holes ’.
9. Hasil  citra  biner  yang  dihasilkan  dari  step  8 dikalikan  dengan  citra  original  mammogram setelah  penghapusan black  margin ,  fungsi  yang
digunakan  adalah immultiply pada  MATLAB dan  akan  menghasil  citra  seperti  pada  Gambar 7d.

## Gambar 7. Penghapusan objek mengganggu.

## III.1.3 Identifikasi Orientasi
Tahapan  orientasi  payudara  ini  berfungsi  untuk menentukan  letak pectoral  muscle dan  berfungsi untuk  tahapan  selanjutnya.  Untuk  menentukan sebuah citra mammogram memiliki orientasi payudara kekanan atau kekiri maka sebuah citra biner mamogram akan dipotong dari kiri kekanan dan dari atas kebawah sehingga citra biner mammogram akan menjadi  empat  bagian  sama  rata  yaitu  bagian  kiri, kanan,  atas  dan  bawah.  Kemudian  jumlah  dari  lima nilai  kolom  pertama  dan  terkahir  pada  citra  biner yang  telah  dibagi  empat  tersebut  dikalkulasi,  apabila jumlah  nilai  pixel  kolom  pertama  lebih  besar  dari

## Januar Adi Putra, Nanik Suciati, Arya Yudhi Wijaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
jumlah  nilai  pixel  pada  kolom  terakhir  maka  citra tersebut  memiliki  orientasi  payudara  kekanan  dan juga  sebaliknya. Orientasi  citra mammogram ditunjukkan oleh gambar 8.
Gambar 8. Orientasi citra mammogram.

## III.1.4 Eliminasi Pectoral
Tahap  ini  merupakan  proses  untuk  membuang pectoral  muscle dari  citra  mamogram. Pectoral muscle harus dihilangkan karena seringkali memiliki warna pixel yang sama dengan mass kanker payudara sehingga  seringkali  menurunkan  akurasi  pada  tahap deteksi  ROI.  Langkah  tahap  ini  dapat  dilihat  pada Gambar  9.  Adapun  tahapan  penghapusan pectoral muscle ini adalah sebagai berikut:
1. Citra mammogram dibagi menjadi empat kuadran seperti  pada  tahap  identifikasi  orientasi  (kiri- atas , kanan-atas , kiri-bawah , dan kanan-bawah).
2. Jika  citra  mammogram  adalah  orientasi  kanan maka pectoral pasti  berada  pada  kuadran  kiri-
atas,  sedangkan  jika  orientasi  kiri  maka pectoral berada pada kuadran kanan-atas.
3. Kuadran  yang  terdapat pectoral didalamnya merupakan  bagian  yang  terpenting  dan  tiga kuadran  lainnya  dirubah  ke  warna  hitam  atau diberi nilai 0 pada pixelnya.
4. Threshold citra mammogram dari tahap 3 dengan nilai t=176 untuk mendapatkan citra biner.
5. Lakukan fungsi invers pada citra biner mammogram.
6. Gunakan  fungsi multiply pada  citra invers terhadap citra awal mammogram setelah penghapusan artifact .

## III.1.5 Deteksi dan Pemotongan Mass (ROI)
Tahapan  deteksi  dan  pemotonganmerupakan tahap  akhir  dari  tahap  deteksi  ROI,  pada  tahap  ini dilakukan proses thresholding dan operasi morphologi opening agar  menghilangkan  bintik- bintik  selain  mass.  Setelah mass tersegmentasi  maka mass akan dipotong sesuai dengan  yang dikehendaki pada penelitian ini akan dipotong ukuran citra sebesar 128x128  pixel.  Adapun  tahapan  dapat  dilihat  pada Gambar 10.

## III.2 Discrete Wavelet Transform
Setelah  Ekstraksi  fitur  dari  citra  mamogram
Gambar 10. Tahap pemotongan ROI.

## Januar Adi Putra, Nanik Suciati, Arya Yudhi Wijaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
dilakukan  dengan  mengkobinasikan  dua  metode yakni  2D-DWT  dan  fnLBP.  DWT  dapat  digunakan untuk transformasi citra, proses transformasi  wavelet yang dilakukan secara konsep cukup sederhana. Citra semula  yang  ditransformasi  dibagi  (didekomposisi) menjadi  4  sub-citra  baru  untuk  menggantikannya. Setiap sub-citra berukuran ¼ kali dari citra asli. Sub- citra  pada  posisi  atas  kanan,  bawah  kiri,  dan  bawah kanan  akan  tampak  seperti  versi  kasar  dari  citra  asli karena  berisi  komponen  frekuensi  tinggi  dari  citra asli.  Sedangkan  untuk  1  sub-citra  atas  kiri  tampak seperti  citra  asli  dan  tampak  lebih  halus  ( smooth )
karena  berisi  komponen  frekuensi  rendah  dari  citra asli. Discrete  wavelete  transform yang  dilakukan pada  penelitian  ini  adalah  level  2  dimana  akan menghasilkan  7  sub-citra  baru.  Tahapan  DWT  pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 11.

## III.3 Full Neighbor Local Binary Pattern
Metode  ini  memiliki  perbedaan  pada  arah  dan distribusi relasi spasial dari pixel, dimana perbandingan  antar  pixel  pada  proses trhesholding tidak  hanya  dengan  tetangga  di  bagian  kanan  saja melainkan dengan semua tetangga yang ada pada sisi horizontal , vertical dan diagonal sehingga  metode tersebut  disebut full  neighbour  local  binary  pattern (fnlbp) .  Dengan  melakukan  perbandingan  pixel dengan  semua  tetangga  maka  proses thresholding akan  lebih  insensitif terhadap  noise  yang  akan menyebabkan  proses thresholding tersebut  lebih akurat  dan  akurasipun  akan  meningkat . Setelah dilakukan perbandingan maka nilai treshold merupakan  nilai  mayoritas,  jika  terbanyak  adalah  0 maka  threshold  adalah  0,  dan  sebaliknya.  Adapun langkah  dari  proses  perbandingan  pada  fnLBP  ini ditunjukkan pada Gambar 12.
Proses  thresholding  dilakukan  pada  semua piksel  pada  box  matrik  yang  ada,  sehingga menghasilkan  seperti  pada  gambar  13.  Dari  Gambar 13  dapat  dilihat  bahwa  pattern  yang  terbentuk  dari proses thresholding adalah 10110000. Setelah proses thresholding selesai maka langkah selanjutnya adalah melakukan circular  pattern . Circular  pattern merupakan  proses  untuk  mendapatkan  kombinasi susunan  pattern  dengan  cara  menggeser  bagian  kiri ke bagian paling kanan, proses circular pattern dapat
dilihat pada Gambar 14.
Gambar 11. a) Proses dekomposisi DWT 2 level b) Original ROI c) Hasil DWT terhadap ROI.
Gambar 13. hasil akhir proses thresholding.
Gambar 12. Contoh proses thresholding pada fnlbp.

## Januar Adi Putra, Nanik Suciati, Arya Yudhi Wijaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
Proses circular pattern dilakukan terus hingga posisi  kembali  seperti  pattern  awal,  proses  ini  akan menghasilkan  8  kombinasi  pattern  baru.  Setelah didapat  kombinasi-kombinasi  yang  lain  maka langkah  terkahir  adalah  mengalikan  dengan  bobot
seperti  pada  LBP  tradisional.  Histogram  akhir merupakan nilai terkecil dari hasil perkalian tersebut. Contoh  kombinasi  pattern  yang  didapat  dapat  dilihat pada Gambar 15.

## III.4 Seleksi Fitur
Pada  penelitian  ini  dilakukan  seleksi  fitur menggunakan  metode  statistika  yaitu two  sample  t- test dan f-test. T-test dikenal dengan uji parsial, yaitu untuk  menguji  bagaimana  pengaruh  masing-masing variabel  bebasnya  secara  sendiri-sendiri  terhadap variabel  terikatnya.  Uji  ini  dapat  dilakukan  dengan mambandingkan  t  hitung  dengan  t  tabel  atau  dengan melihat  kolom  signifikansi  pada  masing-masing  t hitung. F-test dikenal  dengan  Uji  serentak  atau  uji Model/Uji Anova, yaitu uji untuk melihat bagaimanakah  pengaruh  semua  variabel  bebasnya secara bersama-sama terhadap variabel terikatnya. T- test ataupun f-test berfungsi  untuk  menghasilkan hipotesa  apakah  sebuah  fitur  suatu  kelas  tersebut significant  terhadap  fitur  yang  sama  pada  kelas lainnya. Jika model signifikan maka model tidak bisa digunakan untuk klasifikasi, sebaliknya jika non/tidak  signifikan  maka  model  regresi  bisa digunakan  untuk  proses  klasifikasi.  Untuk  algoritma t-test dan f-test dapat dilihat pada Gambar 16.
IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam  bab  ini  akan  dipaparkan  hasil  serta pembahasan penelitian yang telah dilakukan.

## IV.1 Dataset Uji Coba
Data  yang    digunakan    pada    penelitian    ini adalah    citra    yang    diperoleh    dari  database Mammographic Image Analysis Society (MIAS) dan DDSM.  Data  MIAS  didapat  melalui  website http://peipa.essex.ac.uk/pix/mias , sedangkan  data DDSM  didapat  dari http://marathon.csee.usf.edu/ Mammography/Database.html . Dengan  jumlah  data citra mammogram adalah 317 citra, dengan 208 citra normal dan 109 citra abnormal.

## IV.2 Uji Coba Invarian Rotasi
Uji  coba  ini  dilakukan  untuk  melihat  apakah metode  usulan  fnlbp  mengatasi  masalah  dari  lbp
Gambar 15. Hasil circular pattern.
Gambar 16. Algoritma seleksi fitur dengan F-test dan T-test
Gambar 14. Proses circular pattern.

## Januar Adi Putra, Nanik Suciati, Arya Yudhi Wijaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
tradisional  yakni  varian  terhadap  rotasi.  Varian terhadap  rotasi  akan  menyebabkan  kesulitan  pada saat ekstraksi fitur hal ini dikarenakan semua gambar harus  memiliki  posisi  kemiringan  citra  yang  sama antar  satu  dengan  yang  lain,  hal  ini  tentunya  akan mengkonsumsi  waktu  pengerjaan  yang  lebih  lama. Uji  coba  dilakukan  dengan  menggunakan  dua  citra yang  sama tetapi dengan tingkat rotasi  yang berbeda seperti terlihat pada Gambar  17a dan Gambar 17b.
a

## b
Gambar 17. Citra Mammogram . a)Awal. b)rotasi.
Hasil  perbandingan  histogram  menggunakan metode  ektraksi  lbp  dapat  dilihat    pada  Gambar  18. Terlihat  bahwa  histogram  hasil  lbp  berbeda  antara satu  dengan  yang  lain,  gambar  kiri  pada  Gambar  18 adalah  histogram  citra  mammogram  awal  sedangkan gambar kanan merupakan histogram citra mammogram setelah dirotasi. Perbedaan yang terjadi pada hasil histogram mengindikasikan bahwa metode lbp varian terhadap rotasi, sehingga metode lbp tidak cocok  untuk  digunakan  pada  dataset  citra  yang berukuran  besar  dan  memiliki  tingkat  rotasi  yang berbeda-beda.
Hasil perbandingan histogram menggunakan metode ektraksi fnlbp dapat dilihat  pada Gambar 19. Terlihat  bahwa  histogram  hasil  fnlbp  sama  persis antara  satu  dengan  yang  lain,  gambar  kiri  pada Gambar 19 adalah histogram citra mammogram awal sedangkan  gambar  kanan  merupakan  histogram  citra mammogram  setelah  dirotasi.  Hasil  histogram  yang sama  pada  hasil  ekstraksi  menggunakan  fnlbp mengindikasikan  bahwa  metode  fnlbp  invarian terhadap  rotasi,  sehingga  rotasi  yang  berbeda-beda tidak  akan  berpengaruh  terhadap  hasil  histogram. Metode  yang  invarian  terhadap  rotasi  cocok  untuk digunakan  pada  dataset  citra  yang  memiliki  tingkat rotasi  yang  berbeda-beda  sehingga  akan  menghemat waktu penelitian.
Gambar 18. Hasil Histogram lbp.
Gambar 19. Hasil Histogram fnlbp.

## IV.3 Uji Coba Seleksi Fitur
Seleksi  fitur  digunakan  untuk  mengurangi dimensi  data  dan  fitur-fitur  yang  tidak  relevan. Seleksi  fitur  juga  digunakan  untuk  meningkatkan efektifitas  dan  efisiensi  kinerja  dari  algoritma klasifikasi.  Metode  seleksi  fitur  yang  digunakan adalah  f-test  dan  t-test  dan  parameter  yang berpengaruh  pada  dua  metode  tersebut  adalah significant  level.  Uji  coba  juga  dilakukan  pada tahapan seleksi fitur dengan cara merubah-rubah nilai parameter significant  level ,  hal  ini  dimaksudkan untuk mengetahui hubungan variabel significant level dengan  hasil  seleksi  fitur  yang  ada.  Nilai  significant level yang menjadi parameter uji adalah 0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9.
Adapun  f-test  dan  t-test  akan  dilakukan  dan dibandingkan  pada  dataset  hasil  dari  ektraksi  fitur metode  penggabungan  wavelet  dan  lbp  dengan wavelet  dan  fnlbp.  Setiap  satu  citra  mammogram akan  menghasilkan  7  sub  citra  hasil  dekomposisi discrete wavelet transform dan  yang akan digunakan untuk  proses  ektraksi  fitur  adalah  6  sub  citra  yakni dekomposisi  horizontal  level  1  dan  2,  dekomposisi vertical  level  1  dan  2,  serta  dekomposisi  diagonal level 1 dan 2. Satu buah subcitra akan menghasilkan satu  buah  histogram  hasil  ektraksi  fitur  lbp  ataupun fnlbp, sedangkan satu histogram terdiri dari 256 fitur sehingga  6  sub  citra  akan  menghasilkan  1536  fitur. Simulasi  ektraksi  data  citra  mammogram  hingga

## Januar Adi Putra, Nanik Suciati, Arya Yudhi Wijaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
menjadi fitur dapat dilihat pada Gambar 20 dan hasil pengujian seleksi fitur dapat dilihat pada Tabel 1.
Gambar 20. Simulasi ektraksi dan seleksi fitur.
Tabel 1. Hasil Seleksi Fitur.
Dapat  terlihat  dalam  Tabel  1  jumlah  fitur terkecil  dihasilkan  oleh  metode  seleksi  fitur  F-test pada  data  hasil  ektraksi  menggunakan  fnlbp  dengan nilai  significant  level  0.1  yakni  174,  sedangkan jumlah fitur terbanyak dihasilkan oleh metode seleksi fitur T-test pada data hasil ektraksi menggunakan lbp dengan  nilai  significant  level  0.9  yakni  1478.
Berdasarkan  hasil  yang  didapat  seperti  pada  Tabel  1 juga  dapat  disimpulkan  bahwa  semakin  tinggi  nilai significant  level  maka  fitur  yang  terseleksi  akan semakin  kecil  sehingga  hasil  akhir  fitur  akan mendekakti  fitur  awal  sebelum  dilakukan  seleksi fitur,  begitu  pula  sebaliknya  semakin  rendah  nilai significant  level  maka  fitur  yang  terseleksi  akan semakin  banyak  dan  menghasilkan  fitur  yang dianggap  independent  lebih  sedikit.  Penyebab significant  level  berbanding  terbalik  dengan  hasil seleksi fitur adalah karena significant level digunakan sebagai  pembanding  untuk  menentukan  sebuah  fitur dianggap  independent  atau  tidak  sehingga  jika  nilai significant  level  lebih  besar  maka  peluang  sebuah fitur dianggap independent akan semakin kecil.
Dari  Tabel  1  juga  dapat  terlihat  bahwa  hasil  dataset hasil  ekstraksi  fitur  fnlbp  akan  memiliki  fitur  lebih sedikit  setelah  di  seleksi  daripada  dataset  hasil ektraksi  fitur  lbp,  hal  ini  disebabkan  karena persebaran histogram hasil ektraksi  fitur local binary pattern  memiliki  variasi  bit  histogram  yang  terisi lebih  tersebar  dan  banyak  daripada  histogram  hasil ekstraksi  fitur  menggunakan  fnlbp.  Penjelasan  dan perbandingan tentang analisa histogram lbp dan fnlbp telah  dijelaskan  pada  sub  bab  sebelumnya  yakni subbab ektraksi fitur.

## IV.4 Uji Coba  Klasifikasi
Pengujian  dilakukan  dengan  membandingkan metode fnlbp dan lbp tradisional dengan menggunakan  discrete  wavelet  transform,  tanpa discrete  wavelet  transform  serta  pada  koefisien  level
Significant level Jumlah Fitur LBP (R) Jumlah Fitur FNLBP (R) T-test F-test T-test F-test 0.1 758 453 175 174 0.3 1010 775 188 192 0.5 1173 1021 197 207 0.7 1330 1226 206 211 0.9 1478 1443 213 216 Uji
Significant Level
R
TP TN FP FN Sensitivity Specifisity Akurasi (%) T-test 0.9 213 76 145 0 0 1.00 1.00 100.00 0.7 206 69 145 7 0 1.00 0.95 96.83 0.5 197 76 145 0 0 1.00 1.00 100.00 0.3 188 74 145 2 0 1.00 0.98 99.09 0.1 175 76 145 0 0 1.00 1.00 100.00 F-test 0.9 216 75 145 1 0 1.00 0.99 99.54 0.7 211 76 145 0 0 1.00 1.00 100.00 0.5 207 55 145 21 0 1.00 0.87 90.49 0.3 192 72 145 4 0 1.00 0.97 98.19 0.1 174 69 145 7
0 1.00
0.95 96.83
Tabel 2. Tabel Performa DWT+fnlbp.

## Januar Adi Putra, Nanik Suciati, Arya Yudhi Wijaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
satu dan duanya saja.  Performa metode dapat dilihat pada Tabel 2 sampai dengan Tabel 5.
Dapat  dilihat  pada  Tabel  2  performa  kombinasi discrete  wavelet  transform  dan  full  neighbour  local binary  pattern  menghasilkan  akurasi  yang  sempurna yakni  100%  pada  seleksi  fitur  t-test  dengan  nilai significant  level  0.9,  0.5  dan  0.1.  Pada  ujicoba menggunakan  seleksi  fitur  menggunakan  f-test kombinasi  discrete  wavelet  transform  dan  full neighbour  local  binary  pattern  mendapatkan  akurasi sempurna hanya pada nilai significant level 0.7.
Untuk nilai sensitivitas kombinasi ini menghasilkan  nilai  sempurna  pada  semua  rangkaian ujicoba  sedangkan  untuk  spesifisitas  nilai  sempurna didapat  pada  saat  akurasi  juga  mendapat  nilai sempurna  yakni  pada  seleksi  fitur  t-test  dengan  nilai significant level 0.9, 0.5 dan 0.1, serta seleksi fitur f- test  dengan  significant  level  0.7.  Nilai  akurasi terendah untuk kombinasi discrete wavelet transform dan  full  neighbour  local  binary  pattern  didapat  pada saat digunakan metode seleksi fitur f-test dengan nilai significant  level  0.5  yakni  90.49%  sedangkan  untuk metode  seleksi  fitur  t-test  akurasi  terendah  didapat pada  significant  level  0.7.  Dari  tabel  2  juga  didapat fakta  bahwa  nilai  spesifisitas  berbanding  lurus dengan akurasi sedangkan sensitivitas tidak.
Untuk kombinasi discrete wavelet transform dan local  binary  pattern  dapat  terlihat  performa  pada Tabel  3  menghasilkan  akurasi  yang  sempurna  yakni 100% pada seleksi fitur f-test dengan nilai significant level  0.5.  Pada  ujicoba  menggunakan  seleksi  fitur
menggunakan  t-test  kombinasi  discrete  wavelet transform  dan  local  binary  pattern  tidak  terdapat akurasi  sempurna  nilai  tertinggi  hanya  pada  nilai significant  level  0.1  yakni  dengan  akurasi  99.54. Untuk  nilai  sensitivitas  kombinasi  ini  menghasilkan nilai  sempurna  pada  semua  rangkaian  ujicoba sedangkan  untuk  spesifisitas  nilai  sempurna  didapat pada saat akurasi juga mendapat nilai sempurna yakni pada  seleksi  fitur  t-test  dengan  nilai  significant  level 0.1 dengan nilai spesifisitas 0.99, serta seleksi fitur f- test  dengan  significant  level  0.5  dengan  nilai spesifisitas 1.00.
Nilai  akurasi  terendah  untuk  kombinasi  discrete wavelet  transform  dan  local  binary  pattern  didapat pada  saat  digunakan  metode  seleksi  fitur  f-test dengan  nilai  significant  level  0.9  yakni  80.09% sedangkan  untuk  metode  seleksi  fitur  t-test  akurasi terendah didapat pada significant level 0.3. Dari tabel 2  dan  tabel  3  didapat  fakta  bahwa  metode  usulan mendapatkan  rata-rata  akurasi  yang  lebih  baik daripada metode kombinasi discrete wavelet transform dan local binary pattern tradisional, hal ini berarti kombinasi discrete wavelet transform dan full neighbour  local  binary  pattern  lebih  cocok  untuk digunakan  pada  klasifikasi  mammogram.  Setelah dilakukan ujicoba untuk mendapatkan dan membandingkan  performa  dari  metode  usulan  yakni kombinasi  discrete  wavelet  transform  dan  full neighbour  local  binary  pattern  dengan  kombinasi discrete  wavelet  transform  dan  local  binary  pattern tradisional,  langkah  selanjutnya  adalah  menguji metode  terhadap  citra  mammogram  tanpa  dilakukan
Uji Significant Level R TP TN FP FN Sensitivity Specifisity Akurasi (%) T-test 0.9 1478 72 145 4 0 1.00 0.97 98.19 0.7 1330 72 145 4 0 1.00 0.97 98.19 0.5 1173 57 145 19 0 1.00 0.88 91.40 0.3 1010 47 145 29 0 1.00 0.83 86.87 0.1 758 75 145 1 0 1.00 0.99 99.54 F-test 0.9 1443 32 145 44 0 1.00 0.76 80.09 0.7 1226 57 145 19 0 1.00 0.88 91.40 0.5 1021 76 145 0 0 1.00 1.00 100.00 0.3 775 54 145 22 0 1.00 0.86 90.04 0.1 453 68 145 8
0 1.00
0.94 96.38
Tabel 3. Tabel Performa DWT+lbp.

## Januar Adi Putra, Nanik Suciati, Arya Yudhi Wijaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
dekomposisi  citra  menggunakan  discrete  wavelet transform  terlebih  dahulu.  Untuk  data  latih  dan  data training  yang  digunakan  adalah  sama  dengan  data ujicoba  sebelumnya  dengan  pembagian  yang  sama
juga yakni 70% data training dan 30% data testing.
Dapat  dilihat  pada  Tabel  4  performa  metode usulan full neighbour local binary pattern menghasilkan  akurasi  yang  sempurna  yakni  100% pada  seleksi  fitur  t-test  dengan  nilai  significant  0.1. Pada ujicoba menggunakan seleksi fitur menggunakan  f-test  full  neighbour  local  binary pattern mendapatkan akurasi tertinggi pada nilai
significant  level  0.9  yakni  99.54%.  Untuk  nilai sensitivitas  metode  usulan  ini  menghasilkan  nilai sempurna  pada  semua  rangkaian  ujicoba  sedangkan untuk  spesifisitas  nilai  sempurna  didapat  pada  saat akurasi  juga  mendapat  nilai  sempurna  yakni  pada seleksi  fitur  t-test  dengan  nilai  significant  level  0.1, serta  seleksi  fitur  f-test  dengan  significant  level  0.9 mendapat  nilai  spesifisitas  0.99.  Nilai  akurasi terendah  untuk  metode  usulan  full  neighbour  local binary  pattern  didapat  pada  saat  digunakan  metode seleksi  fitur  f-test  dengan  nilai  significant  level  0.7 yakni 91.40% sedangkan untuk metode seleksi fitur t- test  akurasi  terendah  didapat  pada  significant  level 0.5 dan 0.3 yakni 98.64%.
Untuk  metode  tradisional  local  binary  pattern dapat  terlihat  performa  pada  Tabel  5  menghasilkan akurasi  yang  tertinggi  yakni  93.21%  pada  seleksi fitur  f-test  dengan  nilai  significant  level  0.1.  Pada
ujicoba  menggunakan  seleksi  fitur  menggunakan  t- test  metode  tradisional  local  binary  pattern  tidak terdapat akurasi sempurna, nilai tertinggi hanya pada nilai significant level 0.9 yakni dengan akurasi 92.76. Untuk  nilai  sensitivitas  kombinasi  ini  menghasilkan nilai  sempurna  pada  semua  rangkaian  ujicoba sedangkan  untuk  spesifisitas  nilai  sempurna  didapat pada saat akurasi juga mendapat nilai sempurna yakni pada  seleksi  fitur  t-test  dengan  nilai  significant  level 0.9 dengan nilai spesifisitas 0.90, serta seleksi fitur f- test  dengan  significant  level  0.1  dengan  nilai spesifisitas  0.90.  Nilai  akurasi  terendah  untuk  local binary  pattern  didapat  pada  saat  digunakan  metode seleksi  fitur  t-test  dengan  nilai  significant  level  0.3 yakni 74.20% . Dari tabel 4 dan tabel 5 didapat fakta bahwa  metode  usulan  tetap  mendapatkan  rata-rata akurasi yang lebih baik daripada metode local binary pattern tradisional meskipun tanpa dilakukan dekomposisi  discrete  wavelet  transform  pada  citra mammogram sebelumnya
. Uji Significant Level R TP TN FP FN Sensitivity Specifisity Akurasi (%) T-test 0.9 32 72 145 4 0 1.00 0.97 98.19 0.7 34 75 145 1 0 1.00 0.99 99.54 0.5 34 73 145 3 0 1.00 0.97 98.64 0.3 34 73 145 3 0 1.00 0.97 98.64 0.1 34 76 145 0 0 1.00 1.00 100.00 F-test 0.9 36 75 145 1 0 1.00 0.99 99.54 0.7 36 57 145 19 0 1.00 0.88 91.40 0.5 36 73 145 3 0 1.00 0.97 98.64 0.3 36 67 145 9 0 1.00 0.94 95.92 0.1 36 68 145 8
0 1.00
0.94 96.38
Tabel 4. Tabel Performa fnlbp.

## Januar Adi Putra, Nanik Suciati, Arya Yudhi Wijaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017

## V. K ESIMPULAN
Metode  Berdasarkan  aplikasi  yang  telah  dibuat dan hasil yang didapat dari serangkaian uji coba yang telah  dilakukan  terhadap  metode  usulan  full neighbour local  binary  pattern  (fnlbp) dan local binary  pattern  (lbp) tradisional,  maka  dapat  ditarik kesimpulan atas penelitian ini sebagai berikut:
1. Metode  usulan  mendapatkan  rata-rata  akurasi yang  lebih  baik  daripada  metode local  binary pattern tradisional baik yang dikombinasi dengan discrete wavelet transform ataupun tidak.
2. Pada  histogram  hasil  ektraksi lbp dapat  terlihat bahwa  kecenderungan  nilai  bit  histogram  yang tinggi  adalah  0  dan  255  sedangkan  pada histogram  hasil fnlbp persebaran  bit  tinggi  cukup merata,  hal  ini  mebuktikan  metode  usulan fnlbp yang membandingkan semua tetangga dengan sisi vertikal,horizontal maupun diagonal tidak sensitif terhadap noise.
3. Hasil  ujicoba  pada  dua  citra  yang  dirotasi menghasilkan  histogram  yang  sama  pada  hasil ekstraksi  menggunakan  fnlbp  mengindikasikan bahwa  metode  fnlbp  invarian  terhadap  rotasi, sehingga  rotasi  yang  berbeda-beda  tidak  akan berpengaruh terhadap hasil histogram
4. Dataset  hasil  ekstraksi  fitur fnlbp akan  memiliki fitur  lebih  sedikit  setelah  di  seleksi  daripada
dataset hasil ektraksi fitur lbp , hal ini disebabkan karena  persebaran  histogram  hasil  ektraksi  fitur lbp memiliki  variasi  bit  histogram  yang  terisi lebih  tersebar  dan  banyak  daripada  histogram hasil ekstraksi fitur menggunakan fnlbp.
5. Semakin  tinggi  nilai  significant  level  maka  fitur yang terseleksi akan semakin kecil sehingga hasil akhir  fitur  akan  mendekakti  fitur  awal  sebelum dilakukan  seleksi  fitur,  begitu  pula  sebaliknya semakin  rendah  nilai  significant  level  maka  fitur yang  terseleksi  akan  semakin  banyak  dan menghasilkan  fitur  yang  dianggap  independent lebih sedikit

## R EFERENSI
A. Dhawan et al (1996), Analysis of  mammographic microcalciﬁcations  using  greylevel  image structure  features,  IEEE  Trans.  Med.  Imaging 15 (3) 246–259
Buciu,  A.  Gacsadi  (2011),  Directional  features  for automatic  tumor  classiﬁcation  of  mammogram images,  Biomed.  Signal  Process.  Control  6  (4) 370–378.
E.A.  Rashed,  I.A.  Ismail,  S.I.  Zaki  (2007), Multiresolution mammogram analysis in multilevel  decomposition,  Pattern  Recognit. Lett. 28 (2) 286–292.
Uji Significant Level R TP TN FP FN Sensitivity Specifisity Akurasi (%) T-test 0.9 250 60 145 16 0 1.00 0.90 92.76 0.7 238 56 145 20 0 1.00 0.87 90.95 0.5 223 54 145 22 0 1.00 0.86 90.04 0.3 205 19 145 57 0 1.00 0.71 74.20 0.1 182 25 145 51 0 1.00 0.73 76.92 F-test 0.9 240 59 145 17 0 1.00 0.89 92.30 0.7 219 57 145 19 0 1.00 0.88 91.40 0.5 188 59 145 17 0 1.00 0.89 92.30 0.3 161 32 145 44 0 1.00 0.76 80.09 0.1 103 61 145 15
0 1.00 0.90
93.21
Tabel 5. Tabel Performa lbp.

## Januar Adi Putra, Nanik Suciati, Arya Yudhi Wijaya
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
F.Suhandi   Krisna (2009),  Prediksi   Harga  Saham dengan    Pendekatan  Artificial  Neural  Network menggunakan Algoritma Backpropagation.
Jianguo  Zhang,  Kai-Kuang  Ma,  Meng  Hwa
Er,Vincent  Chong,  “Tumor  segmentation  from magnetic  resonance  imaging  by  learning  via one-class support vector machine”.
Kaya.Y,  Ertugrul.O.F,  Taekin.R  (2015),  Two  Novel Local  Binary  Pattern  Descriptor  for  Texture Analysis, Applied Soft Computing 34 728-735 Kusumadewi,  Sri,  2004,  “ Membangun  Jaringan Syaraf  Tiruan  Menggunakan  MATLAB  & EXCEL LINK ”, Graha Ilmu, Yogyakarta Matei  Mancas,  Bernard  Gosselin,  “Fuzzy  Tumor Segmentation based on Iterative Watersheds”. Mayer.,  Welsh  dan  Kowalak,  (2011:13).  Buku  Ajar Patofisiologi. Jakarta: EGC. Nugroho, (2011:122). Asuhan Keperawatan.
Yogjakarta: Nuha Medika.
Putra,  Darma,  (2010)  ‘Pengolahan  Citra  Digital’. Yogyakarta, Penerbit Andi
R.  Adollah,  M.Y.  Mashor,  N.F.  Mohd  Nasir,  H. Rosline,  H.  Mahsin,  H.  Adilah  (2008),  “Blood Cell  Image  Segmentation:  A  Review”,Biomed, Proceedings 21, pp. 141–144, 2008
Sanae.B,  Mounir  A.K,  Youssef.F  (2015),  A  Hybrid Feature Extraction Scheme Based on DWT and Uniform  LBP  for  Digital  Mammograms Classification. International Review on
Computer and Software. Shan  Shen,  William  Sandham,Malcolm  Granat, Annette Sterr (2005), “MRI Fuzzy Segmentation of Brain Tissue
Using
Neighborhood  Attraction  With  Neural-Network
Optimization”,
IEEE
transactions on information  technology  in  biomedicine,  vol.  9, no. 3.
Santoso,  Alb.  Joko  (  2011),  Wavelet,Diktat  Kuliah
Pengolahan Citra, Magister Teknik Informatika,
Universitas Atmajaya Yogyakarta
S. Liu, C.F. Babbs, E.J. Delp (2001), Multiresolution detection  of  spiculated  lesions  in  digital mammograms,  IEEE  Trans.  Image  Process.  10 (6) 874–884.
T.  Ahonen,  A.  Hadid  dan  M.  Pietikainen  (2004), “Face Recognition with Local Binary Patterns,”
Machine Vision Group, Infotech Oulu.
Uyun, S. & Harjoko, A (2011). Deteksi Abnormalitas Pada  Citra  Mammogram  dengan  Gray-Level Co-Occurrence Matrix