Abstrak —Di  Indonesia,  pasien  yang  terdiagnosis  tumor  otak semakin  meningkat  setiap  tahunnya.  Bukan  hanya  orang dewasa  saja,  tetapi  anak-anak  juga  dapat  terserang  penyakit tumor  otak.  Untuk  membedakan  citra  gambar Magnetic Resonance  Image (MRI)  yang  terdeteksi  tumor  otak  dengan yang  tidak  terdeteksi  tumor  otak,  perlu  dilakukan  proses klasifikasi  dengan  menggunakan  metode Support  Vector Machine (SVM).  Dalam  penelitian  ini,  proses  klasifikasi dilakukan  dalam  tiga  langkah, Pre-processing yang  mengubah ukuran citra, ekstraksi fitur yang  mengambil informasi (fitur) secara  teksturnya,  kemudian  diikuti  dengan  melatih  data  dan dilakukan pengujian pada SVM. Hasil dari penelitian ini adalah untuk  mengklasifikasikan  citra  MRI  dengan  tumor  atau  non tumor.  Serta  menganalisis  tingkat  akurasi  klasifikasi  untuk kernel SVM yang berbeda seperti Linear, RBF dan Polynomial. Dari  hasil  pengujian  klasifikasi  dengan  SVM,  didapatkan tingkat  akurasi  yang  cukup  baik  sebesar  0.76  dengan menggunakan kernel Linear dan RBF pada tipe C-SVM.
Kata  Kunci —Citra  MRI,  Ekstraksi  Fitur ,  Pre-processing, Support Vector Machine (SVM), Tumor Otak.

## I. PENDAHULUAN
ASUS  tumor  otak  di  dunia  semakin  meningkat  setiap tahunnya. Di Indonesia, terhitung ada 300 pasien setiap tahunnya yang terdiagnosis tumor otak. Bukan hanya orang dewasa, tetapi tumor otak juga menyerang anak-anak dengan usia  yang  tergolong  muda.  Tidak  sedikit  masyarakat  yang cenderung  menganggap  remeh  gejala  tumor  otak  yang ditimbulkan.  Oleh  karena  itu,  deteksi  sejak  dini  menjadi sangat  penting  dan  diperlukan  sebelum  tumor  otak berkembang  ke  stadium  yang  lebih  parah.  Baik  dari  tenaga medis maupun masyarakat harus waspada terhadap berbagai gejala dan kelainan yang terjadi secara terus-menerus.
Tumor  pada  otak  dapat  dideteksi  dengan  cara  melalui pemeriksaan Magnetic  Resonance  Imaging (MRI)  yang menggunakan  alat  medis.  Setelah  pasien  menjalani  proses pemeriksaan,  dokter  spesialis  radiologi  akan  menganalisis dan  mengambil  kesimpulan  dari  citra  yang  dihasilkan  oleh alat medis tersebut. Salah satu kelebihan dari menggunakan MRI  ini  adalah  dapat  mengamati  diferensiasi  pada  jaringan lunak seperti jaringan “white matter” dan “gray matter” yang dapat  dibedakan  oleh  citra  MRI  secara  jelas.  Dengan mengolah  citra  yang  dihasilkan  oleh  alat  MRI  dapat dikembangkan metode pendeteksian tumor otak yang mampu mendeteksi dan mengklasifikasika tumor tersebut.
Pada  penelitian  ini,  digunakan  tiga  tahapan  yang  akan membantu  proses  mengklasifikasi  tumor  otak.  Tahapan pertama yaitu pre-processing , kemudian dilanjutkan dengan ekstraksi ciri sebagai proses untuk mengambil informasi pada
citra  otak  yang  dilakukan  dengan  metode  pendekatan statistik. Hasil ekstraksi ciri akan dikenali dan diklasifikasikan  dengan  metode  SVM  ( Support  Vector Machine ).  Dengan  menggunakan  metode  dari  ekstraksi  ciri ini diharapkan dapat menjadi alat bantu untuk mengklasifikasikan tumor otak ke dalam dua kelompok yaitu terdapat  tumor  atau  tidak  terdapat  tumor.  Dengan menerapkan  ekstraksi  ciri  yang  dapat  mengambil  informasi dari  citra  serta  dengan  metode  klasifikasi  SVM  yang  dapat mencari Hyperplane pemisah  yang  paling  baik  antar  kelas maka  system  deteksi  tumor  otak  dapat  diimplementasikan dengan  menggunakan  gabungan  dua  metode  tersebut  untuk menghasilkan pengklasifikasi yang lebih baik.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Pre-Processing
Pengolahan  Citra  digital  merupakan  suatu  bentuk pemrosesan atau pengolahan sinyal dengan masukan berupa gambar ( image ) dan ditransformasikan menjadi gambar lain sebagai  keluarannya  dengan  menggunakan  teknik-teknik tertentu. Input dari pengolahan citra adalah citra, sedangkan Output -nya adalah citra hasil pengolahan. Untuk proses pre- processing  terdiri  dari  proses grayscale ,  Gaussian  filter, thresholding , dilasi, erosi dan kontur.

## B. Ekstarksi Fitur
Feature Extraction (Ekstraksi fitur) menjelaskan informasi yang  terkandung  dalam  suatu  pola  sehingga  tugas mengklasifikasikan pola menjadi mudah. Fitur ekstraksi yang digunakan  yaitu  tekstur  fitur  dengan  menggunakan Gray Level  Co-occurance  Matrix (GLCM).  GLCM  merupakan suatu  metode  untuk  melakukan  ekstraksi  ciri  berbasis statistikal,  perolehan  ciri  diperoleh  dari  nilai  matriks  yang mempunyai nilai tertentu dan membentuk sudut pola. Untuk sudut  yang  dibentuk  dari  nilai  piksel  citra  menggunakan GLCM adalah 0º, 45º, 90º, 135º ([1],[2]). Dari piksel-piksel tersebut  terbentuk matrix  co-occurance dengan  pasangan pikselnya.  Adanya  matrik  tersebut  berdasarkan  kondisi bahwa suatu matrik piksel akan mempunyai nilai perulangan sehingga terdapat pasangan arah keabuannya.
Terdapat  14  fitur  tekstural  yang  digunakan  untuk mengklasifikasikan  citra.  Namun,  terdapat  penelitian berikutnya  yang  menginvestigasikan  karakteristik  tekstural dengan  menggunakan  GLCM  dan  mengatakan  bahwa terdapat 7 parameter yang paling relevan untuk mengklasifikasikan  citra  berdasarkan  hasil  matriks Co- occurance [3] .

## Klasifikasi Tumor Otak pada Citra Magnetic Resonance Image dengan Menggunakan Metode Support Vector Machine
Ainani Shabrina Febrianti, Tri Arief Sardjono, dan Atar Fuady Babgei Departemen Teknik Biomedik, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : sardjono@bme.its.ac.id
K
C. Support Vector Machine (SVM) Support Vector Machine (SVM) pertama kali diperkenalkan  oleh  Vapnik  pada  tahun  1992  sebagai rangkaian  harmonis  konsep-konsep  unggulan  dalam  bidang pattern  recognition .  SVM  adalah  metode learning  machine yang  bekerja  atas  prinsip Structural  Risk  Minimization (SRM)  dengan  tujuan  menemukan hyperplane terbaik  yang memisahkan  dua  buah class pada input  space [4].  Konsep SVM  dapat  dijelaskan  secara  sederhana  sebagai  usaha mencari hyperplane terbaik yang berfungsi sebagai pemisah dua  buah  kelas  pada  input  space.  Pattern  yang  merupakan anggota dari dua buah kelas: +1 dan -1 dan berbagi alternatif garis  pemisah  ( discrimination  boundaries ). Margin adalah jarak antara hyperplane tersebut dengan pattern terdekat dari masing-masing  kelas. Pattern yang  paling  dekat  ini  disebut sebagai support  vector .  Usaha  untuk  mencari  lokasi hyperplane ini merupakan inti dari proses pembelajaran pada SVM [5].

## III. URAIAN PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  dua  referensi dari  penelitian  sebelumnya  untuk  membantu  proses klasifikasi pada citra tumor dan non tumor. Mohana Priya et
al mengklasifikasikan citra tumor otak berdasarkan tipe dan ukuran dari tumor otak dengan menggunakan SVM classifier [6].  Dataset  yang  digunakan  berjumlah  421  citra  dengan pembagian  208  citra  untuk  mengklasifikasikan  berdasarkan tipe tumor otak dan 413 untuk mengklasifikasikan tumor otak berdasarkan  ukuran  tumor.  Fitur  ekstraksi  yang  digunakan yaitu tekstur fitur. Hasil akurasi yang didapatkan 85% untuk klasifikasi  berdasarkan  tipe  tumor  otak  dan  78.26%  untuk klasifikasi berdasarkan ukuran tumor otak.
S.  Manjunath et  al ,  menggunakan  80  dataset  citra  MRI untuk  mengklasifikasikan  tumor  berdasarkan  tipenya  [7]. Ekstraksi  fitur  yang  digunakan  yaitu  tekstur  fitur  dengan jumlah  12  fitur  yang  telah  terekstraksi.  Klasifikasi  yang digunakan  menggunakan  SVM classifier dengan  hasil akurasi berupa 68.51% untuk fitur orde pertama, 87% untuk fitur  orde  kedua  dan  86.6%  untuk  gabungan  fitur  orde pertama dan orde kedua.

## IV. METODOLOGI

## A. Desain Metode Penelitian
Secara  umum,  alur  metode  yang  akan  dibuat  dijelaskan dalam  diagram  blok  pada  Gambar  1.  Dalam  metode penelitian  ini  dijabarkan  tahapan-tahapan  yang  akan
Raw Data Image Merubah gambar RGB menjadi Grayscale dengan rentang nilai 0 - 255 Menggunakan binary thresholding dengan nilai threshold 45 Mencari extreme point dari atas, bawah, kanan dan kiri pada kontur Automatic Cropping Mencari kontur terbesar dari objek citra dengan menggunakan mode eksternal Di filter menggunakan Gaussian Blur dengan kernel size 5x5 Proses dilasi dan erosi sebanyak 2 iterasi Gambar 2.  Diagram Blok Image Pre-processing Cropping Image Membuat matriks workspace dari citra cropping image
Menentukan hubungan spasial antara piksel referensi dengan piksel tetangga,
dengan sudut dan jarak
Menghitung jumlah co-occurance dan mengisikannya pada matriks
workspace
Melakukan normalisasi matriks Menghitung nilai fitur-fitur ekstraksi dari normalisasi yang diperoleh Hasil fitur ekstraksi disimpan dalam .CSV Gambar 3.  Diagram Blok Ekstraksi Fitur
Citra Data MRI Image Preprocessing
Feature
Extraction
Klasifikasi dengan SVM Tidak Ada Tumor Ada Tumor
Citra Automatic Cropping Data .csv - contrast
- energy - correlation
- dissimilarity - homogeneity
- asm - entropy
Gambar 1.  Diagram Blok Metode Penelitian
dilakukan  dalam  proses  klasifikasi  tumor  otak.  Sebelum dilakukan penelitian, dibutuhkan dataset berupa citra gambar otak  dengan  jumlah  100  gambar.  Kemudian  dari  dataset tersebut  diolah  ke  dalam Image  Pre-processing untuk menghilangkan noise serta mengubah ukuran gambar. Hasil dari Image Pre-processing kemudian akan  masuk ke dalam proses  ekstraksi  fitur  untuk  mengambil  informasi-informasi penting yang hasilnya nanti akan menjadi input dalam proses klasifikasi dengan SVM.

## B. Dataset
Dataset yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  digunakan untuk  melatih  SVM  dalam  mengklasifikasi  data  secara umum. Dataset gambar otak yang akan digunakan didapatkan dari  “Brain  Tumor  Images  Dataset”  [8] serta  “Brain  MRI Images for Brain Tumor Detection” [9]. Data dapat diunduh dan  di  dalam  folder  terbagi  menjadi  dua  bagian,  yaitu  data “yes” yang berarti terdapat tumor dan sebaliknya data “no” yang berisi tidak ada tumor. Dataset tersebut disimpan dalam format  .JPG  dan  dengan  pixel  yang  berbeda-beda.  Jumlah gambar yang akan digunakan merupakan gabungan dari dua dataset yang berbeda dengan jumlah 100 data

## C. Image Pre-Processing
Proses Image Pre-processing ini akan menghasilkan citra automatic  cropping .  Digunakan  proses automatic  cropping ini adalah untuk membantu meningkatkan hasil akurasi pada saat proses klasifikasi. Sehingga proses automatic cropping akan sangat membantu untuk mendapatkan hasil akurasi yang optimal.
Pada  penelitian  ini,  dataset  citra  yang  telah  diunduh kemudian  menjadi input dari pre-processing (Gambar  2). Data  gambar  yang  terdapat  dalam  folder  di  muat  dalam
workspace Jupyter Notebook. Kemudian data tersebut diubah ke  dalam  citra  keabuan  ( grayscale )  dengan  rentang  nilai intensitas 0-255, dimana 0 merupakan intensitas warna hitam dan 255 merupakan intensitas warna putih. Setelah diubah ke grayscale ,  dilanjutkan dengan proses Gaussian Blur. Dengan mengimplementasikan  matriks  kernel  Gaussian  Blur  5  x  5, kemudian  kernel  tersebut  dikonvolusikan  dengan  citra grayscale .  Jika  hasil  konvolusi  menghasilkan  nilai  piksel negatif,  nilai  tersebut  dijadikan  0.  Sebaliknya  jika  hasil konvolusi  menghasilkan  nilai  piksel  lebih  besar  dari  nilai grayscale maksimum,  maka  nilai  tersebut  dijadikan  nilai grayscale maksimum.  Selanjutnya  di  proses  ke  dalam Thresholding . Thresholding merupakan proses konversi citra grayscale menjadi  citra  biner  atau  hitam  putih.  Nilai threshold yang digunakan  yaitu 45 dari 255 yang bertujuan untuk  mengklasifikasikan  nilai  piksel  tersebut.  Jika  nilai piksel  pada  citra  melebihi  45,  maka  nilai  piksel  tersebut memiliki nilai yang ditetapkan yaitu 255. Jenis thresholding yang digunakan yaitu global binary thresholding . Selanjutnya  dilakukan  proses  menipiskan  ( erode )  dan menebalkan  ( dilate )  selama  2  iterasi  yang  bertujuan  untuk menghilangkan  beberapa  bagian  kecil  yang  terdapat noise . Dari  gambar  yang  telah  di thresholding ,  cari  kontur terbesarnya dan kemudian dilakukan proses cropping . Mode pengambilan  kontur  memakai  mode pengambilan eksternal. Di mana yang dilihat dan diambil pada kontur tersebut adalah bagian  luar  dari  suatu  objek  pada  citra.  Mode  pendekatan yang  digunakan  menggunakan  metode  simple,  yang berfungsi  untuk  mengkompres  segmen  secara horizontal , vertical dan diagonal serta menyisakan titik akhir pada citra untuk  menggambar  garis  kontur.  Setelah  dideteksi  luaran objek dengan kontur,  kemudian  didapatkan  nilai tuple yang
Start Menghitung bobot dan nilai bias Menginisialisasi parameter C, nu, gamma, lamda, epsilon, kernel Menghitung matriks
Menghitung nilai error Menghitung nilai delta alpha α epsilon A A Baca File .csv Perhitungan fungsi decision f(x) = 1 atau f(x) = -1 Stop Yes No Menghitung nilai alpha baru
Gambar 4.  Diagram Alir dari Proses  Klasifikasi dengan SVM
(a) (b) (b) (d)
(e)                                                 (f)
Gambar 5.  Proses dari Automatic Cropping , (a) Gambar Grayscale , (b) Gambar dari hasil Gaussian Filter ( Blur ), (c) Gambar Thresholding , (d) Gambar kontur, (e) Gambar kontur yang telah diberi Extreme Point , (f) Gambar yang telah ter- cropping .
Gambar 5.  Proses dari Automatic Cropping , (a) Gambar Grayscale , (b) Gambar dari hasil Gaussian Filter ( Blur ), (c) Gambar Thresholding , (d) Gambar kontur, (e) Gambar kontur yang telah diberi Extreme Point , (f) Gambar yang telah ter- cropping
sesuai pada kontur dan gambar kontur di area tersebut. Pada kontur  tersebut,  ambil  titik  ( point )  dari  nilai  terkecil  dan terbesar pada sisi atas, bawah, kanan, dan kiri gambar serta lakukan  proses  pemotongan  ( cropping )  gambar.  Proses tersebut dinamakan dengan Automatic Cropping .
D. Feature Extraction
Pada feature  extraction ,  gambar  yang  telah  di- cropping sebelumnya,  akan  dicari  informai  fitur  yang  terkandung dalam suatu pola pada gambar tersebut sehingga akan dapat dengan  mudah  untuk  diproses  ke  dalam machine  learning . Ekstraksi  fitur  yang  digunakan  menggunakan  fitur  tekstur. Digunakan  metode  GLCM  ( Gray  Level  Co-occurance Matrix )  untuk  memperoleh  informasi  fitur  pada  gambar tersebut.  Dibutuhkan  7  fitur  yang  diperoleh  dari  gambar tersebut.  7  fitur  tersebut  yaitu  : Contrast,  Correlation, Energy,  Dissimilarity, ASM  ( Angular  Second  Moment ) , Homogeneity, dan Entropy .  Setelah  didapatkan  7  fitur tersebut, kemudian hasil tersebut disimpan ke dalam bentuk .CSV  agar  dengan  mudah  dibaca  dan  diolah  ke  dalam machine learning .
Cara untuk mendapatkan fitur tersebut adalah dengan cara membuat matriks co-occurance terlebih dahulu. Matriks co- occurance yang akan dibuat adalah hubungan spasial antara distance (d = 1) dan sudut 0º. Hasil dari matriks co-occurance ini  berupa  jumlah  hubungan  spasial  yang  terdapat  matriks grayscale .  Setelah  didapatkan  nilai  dari  matriks co- occurance , maka proses selanjutnya adalah menghitung nilai
ciri fiturnya. Dari setiap 7 fitur tersebut, masing-masing fitur diambil nilai cirinya kemudian disimpan ke dalam file .CSV. Hasil ekstraksi fitur ini nanti akan menjadi input dari proses klasifikasi tumor otak. Proses pengambilan fitur dapat dilihat pada Gambar 3.

## E. KLasifikasi
Dari hasil feature extraction yang telah disimpan ke dalam ekstensi .CSV, kemudian data tersebut dibaca dan di tentukan bagian kolom X dan y, lalu dibagi menjadi 2 kelas, yaitu data training  set dan testing  set .  Data  tersebut  dibagi  dengan menggunakan test size sebesar 0.25, sehingga perbandingan jumlah data training set dan data testing set terbagi menjadi 75  data training dan  25  data testing .  Klasifikasi  yang digunakan  adalah  SVM.  Data  tersebut  akan  dilatih  dengan menggunakan  berbagai  tipe  SVM.  Untuk  tipe  SVM  yang digunakan ada 2, yaitu klasifikasi SVM tipe 1 (C-SVM) dan klasifikasi tipe 2 (Nu-SVM).
Pada proses klasifikasi, yang harus dilakukan pertama kali adalah  menginisialisasi  parameter  yang  akan  digunakan. Parameter yang akan digunakan yaitu parameter C = 1.0, nu = 0.5, gamma = 0.5, 0.7, epsilon = 0.001 serta lamda = 0.5. Setelah  parameter  ditentukan,  kemudian  memasukkan  data training ,  lalu  mencari  nilai dot  product dari  setiap  data dengan  memasukkan  fungsi  kernel  (K).  Setelah  didapatkan hasil  perkalian dot  product ,  kemudian  dilakukan  proses menghitung matriks dengan menggunakan Persamaan 1.
𝐷 𝑖𝑗 =   𝑦 𝑖 𝑦 𝑗 (𝐾(𝑥 𝑖 . 𝑥 𝑗 ) + 𝜆 2 (1)
Tabel 1. Hasil dari Texture Feature menggunakan GLCM Contrast Energy Correlation Dissimilarit y Homogeneity ASM Entropy Tumor 0 65.642 0.052 0.975 4.14 0.361 0.003 4.6 0 1 125.82 0.032 0.938 7.319 0.21 0.001 4.685 0 2 138.04 0.118 0.987 5.238 0.339 0.014 4.375 0 3 204.39 0.139 0.983 7.349 0.341 0.019 4.355 0 4 296.06 0.046 0.857 8.543 0.241 0.002 4.44 0 5 213.61 0.139 0.981 7.513 0.332 0.019 4.335 0 ... ... ... ... ... ... ... ... ... Tabel 2. Hasil Confusion Matrix Tipe Kernel True Positif False Positif True Negatif False Negatif C-SVM (SVC) Linear 9 3 10 3 RBF 10 2 9 4 Polynomial 7 5 11 2 Nu-SVM (NuSVC) Linear 9 3 7 6 RBF 7 5 9 4 Polynomial 7 5 11 2 Tabel 3. Hasil Klasifikasi dengan menggunakan SVM Tipe Kernel Gamma Spesifikasi Presisi Akurasi Error C-SVM (SVC) Linear 0.5 0.76 0.75 0.76 0.24 RBF 0.5 0.81 0.83 0.76 0.24 Polynomial 0.7 0.68 0.58 0.72 0.28 Nu-SVM (NuSVC) Linear 0.5 0.70 0.75 0.64 0.36 RBF 0.7 0.64 0.58 0.64 0.36 Polynomial 0.5 0.68 0.58 0.72 0.28
Lalu mencari nilai error dari Persamaan 2.
𝐸 𝑖 =   ∑ 𝛼 𝑗 𝐷 𝑖𝑗 𝑙 𝑗=1 (2)
Dari  hasil  error  tersebut,  kemudian  dihitung  delta alpha dengan menggunakan Persamaan 3.
𝛿𝛼 𝑖 = min {max[𝛾(1 − 𝐸 𝑖 ) − 𝛼 𝑖 ] 𝐶 − 𝛼 𝑖 } (3)
Setelah  mencari  nilai  dari  delta alpha ,  selanjutnya  akan dilakukan  proses  mencari  nilai alpha yang  baru  dengan menggunakan Persamaan 4.
𝛼 𝑖 =   𝛼 𝑖 +   𝛿𝛼 𝑖 (4)
Apabila hasil alpha lebih besar dari epsilon, maka iterasi akan terus  berlanjut  sampai  nilai alpha konvergen  (tidak  ada perubahan signifikan). Kemudian mencari nilai bias dengan menggunakan Persamaan 5.
𝑏 =   − 1 2 ((𝑤 𝑇 𝑥 𝑖+ ) + (𝑤 𝑇 𝑥 𝑖− )) (5)
Pada Persamaan 5, terdapat variabel 𝐰 yang belum memiliki nilai, sehingga perlu mencari nilai dari 𝐰 . Nilai 𝐰 merupakan bobot  dari dot  product data  dengan alpha terbesar  pada masing-masing kelas. Setelah didapatkan nilai 𝐰 maka dapat dicari nilai dari biasnya.
Setelah  mendapatkan  nilai  dari  alpha  ( 𝛼 ),  bias  ( 𝑏 )  dan bobot  ( 𝐰 ) ,  maka  dapat  dilakukan  proses  pengujian  untuk menentukan fungsi keputusan ( decision ). Perhitungan fungsi keputusan dapat menggunakan Persamaan 6.
𝑓(𝑥) =   ∑ 𝛼 𝑖 𝑦 𝑖 𝐾(𝑥 𝑖 . 𝑥 𝑗 ) 𝑚 𝑖=1 + 𝑏 (6)
Sehingga  dapat  diketahui  data  mana  yang  akan  masuk  ke kelas  tumor  dan  kelas  non  tumor.  Proses  training  tersebut dapat dilihat pada Gambar 4.

## V. HASIL DAN ANALISA

## A. Image Pre-Processing
Pada  pengujian  ini,  dataset  yang  digunakan  masih memiliki  tipe  warna  RGB,  sehingga  untuk  memudahkan proses selanjutnya dataset ini harus diubah ke dalam bentuk grayscale terlebih  dahulu.  Dataset  yang  telah  diubah  ke grayscale kemudian  akan  diproses  ke  dalam  filter, thresholding ,  kontur  dan  proses automatic  cropping . Gaussian Smoothing ( Blur ) memberikan efek blur pada citra. Pada  Gambar  5(b)  terlihat  citra  yang  telah  diberikan  efek blurring .  Dikarenakan  citra  tersebut  hanya  memiliki  sedikit noise ,  maka noise tersebut  cukup  dihilangkan  dengan Gaussian Blur saja.
Thresholding merupakan  proses  yang  mengubah  citra grayscale menjadi  citra binary atau  hitam  putih.  Pada Gambar  5(c)  terlihat  citra  yang  telah  diubah  ke  dalam thresholding . Citra thresholding terbagi menjadi 2, yaitu citra berwarna putih yang mewakilkan sebagai objek dari citranya dan  citra  berwarna  hitam  yang  merupakan background dari citra  tersebut.  Setelah thresholding dilakukan,  kemudian lakukan  serangkaian    proses  menebalkan  dan  menipiskan untuk  menghilangkan  daerah  yang  terdapat  sedikit noise . Kegunaan  dari thresholding sendiri  adalah  untuk  proses segmentasi.  Sehingga thresholding ini  digunakan  untuk mengelompokan  wilayah citra otak dengan background nya. Setelah  citra  di  thresholding,  maka  selanjutnya  mencari
kontur  pada  citra  tersebut  dan  ambil  bagian  terbesarnya. Kontur  disini  digunakan  untuk  mendeteksi  tepi  pada  citra. Dari  citra  yang  telah  di thresholding ,  digunakan library OpenCV dengan mode pengambilan kontur secara eksternal. Sehingga bagian tepi pada citra mempunyai gambaran kontur seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  5(d).  Ini  berfungsi  untuk menetukan extreme point pada citra kontur.
Citra  yang  telah  diberi  kontur  sebelumnya,  akan  dicari titik-titik  ekstrimnya  agar  mudah  melakukan  proses pemotongan  ( cropping )  pada  citra.  Daerah  kontur  tersebut akan  diberikan  titik-titik  ekstrim  yang  dimana  posisinya terletak pada titik kanan, titik kiri, titik atas dan titik bawah seperti  pada  Gambar  5(e).  Dengan  memberikan  titik-titik ekstrim pada citra otak, maka akan semakin mendekati daerah pada citra otak tersebut. Automatic cropping digunakan untuk fokus pada objek yang akan diolah, dengan memotong bagian yang  telah  diberi  titik  ekstrim  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 5(f). Fokus pada penelitian ini adalah input pada citra otak.
Dengan menggunakan proses pre-processing hasil akurasi yang didapatkan sangat maksimal dibandingkan dengan tidak menggunakan pre-processing .  Hal  ini  dikarenakan  terdapat noise pada citra yang dapat mengakibatkan hasil akurasi yang tidak  optimal.  Oleh  karena  itu,  tahap pre-processing sangat dibutuhkan  dalam  proses  klasifikasi  untuk  menghilangkan noise yang terdapat pada citra agar hasil akurasi dari proses klasifikasi sangat optimal.
B. Feature Extraction
Setelah  melalui  tahap pre-processing ,  selanjutnya  akan diambil beberapa informasi fitur yang terkandung dalam citra tersebut dengan menggunakan feature extraction yang berupa texture  feature . Texture  feature mengacu  pada  karakterisik permukaan  atau  penampilan  suatu  objek  yang  diberikan berdasarkan ukuran, bentuk, kerapatan, susunan, dan proporsi bagian  lainnya.  Alasan  memilih  tekstur  adalah  untuk mengkarakterisasi  berbagai  jenis  daerah  menghadirkan tekstur yang berada pada jaringan organ yang berbeda dalam gambar  MR  dan  dengan  deskripsi  dari  tekstur  tersebut diharapkan dapat membedakan antara berbagai jenis daerah. Texture  feature disini  dapat  diekstrak  dengan  berbagai macam  metode.  Salah  satu  metode  yang  dipakai  dalam penelitian  ini  adalah Gray  Level  Co-occurance  Matrix (GLCM). Hasil dari proses feature extraction ini dapat dilihat pada Tabel 1.  Dan  nantinya  hasil  ini  akan  digunakan  untuk learning algorithm pada proses klasifikasi.

## C. Klasifikasi
Proses klasifikasi ini menggunakan metode Support Vector Machine (SVM).  Hasil  dataset  dari  proses  fitur  ekstraksi kemudian masuk ke dalam proses klasifikasi. Di dalam proses klasifikasi, digunakan 2 tipe SVM untuk mengklasifikasi data tersebut.  Klasifikasi  pertama  menggunakan  tipe  C-SVM. Kernel  yang  digunakan  yaitu  kernal  linier,  RBF  dan polynomial.  Hasil  perhitungan  spesifikasi,  presisi,  akurasi dan error menggunakan perhitungan dari confusion matrix : (1)Specificity  = TN / (TN + FP); (2)Precision  = TP / (TP + FP); (3)Accuracy =  (TP  +  TN)  /  (TP  +  FP  +  TN  +  FN); (4)Error      = (FP + FN) / (TP + FP + TN + FN). Hasil dari spesifikasi,  presisi,  akurasi  dan  error  merupakan  hasil perhitungan yang terdapat pada confusion matrix yang dapat
(c) (d) (e) (f)
dilihat pada Tabel 2. Hasil yang didapatkan pada kedua tipe tersebut,  tipe  C-SVM  memiliki  nilai  gamma  yang  semakin besar  nilainya  maka  hasil  akurasinya  akan  semakin  kecil. Sedangkan  untuk  spesifikasi  dan  presisi  pada  gamma  0.5 memiliki nilai yang cukup baik, sedangkan untuk gamma 0.7 memiliki  nilai  spesifikasi  dan  presisi  yang  kurang  baik. Sehingga  hasil  akurasi  terbaik  pada  tipe  C-SVM menghasilkan  akurasi  sebesar  0.76  dengan  menggunakan kernel  linear  dan  RBF  dengan  gamma  0.5.  Dan  untuk  nilai spesifikasi  dan  presisi  terbaik  berada  pada  kernel  RBF dengan  nilai  spesifikasi  0.81  dan  presisi  0.83.  Sehingga secara  keseluruhan,  kernel  RBF  yang  mendapatkan  nilai spesifikasi, presisi dan akurasi yang paling baik.
Sedangkan  untuk  tipe  Nu-SVM  yang  memiliki  nilai gamma  terbesar,  justru  memiliki  tingkat  akurasi  0.64.  Dan nilai  gamma  0.5  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  0.64  dan 0.72. Sedangkan pada gamma 0.5 memiliki nilai spesifikasi dan  presisi  yang  cukup  baik  dibandingkan  dengan  gamma 0.7.  Sehingga  hasil  akurasi  terbaik  pada  tipe  Nu-SVM menghasilkan  akurasi  sebesar  0.72  dengan  menggunakan kernel  polynomial  dan  gamma  0.5.  Sedangkan  untuk  hasil spesifikasi  dan  presisi  terbaik  diperoleh  dari  kernel  linear dengan spesifikasi sebesar 0.70 dan presisi 0.75. Dari kedua hasil tersebut, dengan nilai gamma 0.5 dapat memiliki tingkat akurasi  yang  cukup  baik.  Hasil  klasifikasi  tersebut  dapat dilihat pada Tabel 3.

## VI. KESIMPULAN
Pada penelitian ini, dilakukan proses klasifikasi pada citra tumor  otak.  Tahapan  pertama  yang  dilakukan  adalah  tahap pre-processing .  Tujuan  dari  proses automatic  cropping adalah  untuk  mengubah  ukuran  pada  citra  agar  fokus  pada objek  yang  akan  diproses.  Setelah  tahapan pre-processing dilakukan,  maka  tahapan  selanjutnya  adalah  ekstraksi  fitur. Ekstraksi  fitur  yang  digunakan  yaitu  GLCM.  Karena  pada citra  otak,  yang  akan  diambil  informasinya  berupa  tekstur dari citranya. Informasi yang diambil ada 7, yaitu : contrast, energy,  correlation,  dissimilarity,  homogeneity,  angular second  moment (ASM),  serta entropy .  Dari  7  fitur  tersebut, akan  disimpan  ke  dalam  file  .csv.  Langkah  terakhir  yaitu proses  klasifikasi.  Data  yang  disimpan  dalam  .csv  tersebut akan dibagi menjadi 75 data training set dan 25 data testing set .  Kemudian  data  akan  diuji  dengan  menggunakan  SVM classifier. Dimana ada 2 tipe SVM yang digunakan, yaitu C-
SVM  dan  Nu-SVM.  Dari  2  tipe  klasifikasi  tersebut, didapatkan  hasil  akurasi  di  tiap  tipenya.  Pada  tipe  C-SVM, dengan menggunakan kernel linear dan RBF dengan gamma 0.5  mendapatkan  tingkat  akurasi  sebesar  0.76.  Sedangkan untuk  tipe  Nu-SVM,  dengan  menggunakan  kernel polynomial dengan gamma 0.5 mendapatkan tingkat akurasi sebesar  0.72.  Dari  hasil  tersebut,  nilai  gamma  0.5  dapat memiliki tingkat akurasi yang baik.
Dikarenakan  hasil  akurasinya  masih  berada  di jangkauan cukup  baik,  maka  bisa  ditambahkan  metode  yang  lain  pada proses  ekstraksi  fitur.  Serta  pada  proses  pembelajaran  bisa dilakukan  kombinasi  antara  SVM  dengan  model  yang  lain seperti fuzzy atau CNN sehingga hasil yang diharapkan bisa didapatkan.  Diharapkan  untuk  penelitian  selanjutnya  dapat mencoba  untuk  mengklasifikasi  tumor  otak  dengan menggunakan  data Diffusion  Tensor  Imaging (DTI)  dan metode  untuk  fiturnya  bisa  dicoba  menggunakan shape texture .  Kemudian  data  tersebut  bisa  dilakukan  proses pembelajarannya dengan menggunakan SVM maupun CNN atau machine learning yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  N.  V.  Shree,  “Identification  and  classification  of  brain  tumor  MRI images  with  feature  extraction  using  DWT  and  probabilistic  neural network,” Brain  Informatics ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  23–30,  2018,  doi: 10.1007/s40708-017-0075-5.
[2]  C.  Prakarsah,  “Brain  Tumor  Classification  Using  Gray  Level  Co- occurrence Matrix and Convolutional Neural Network,” no. October, 2018, doi: 10.22146/ijeis.34713.
[3]  K.  Vaibhav,  S.  Rawat,  A.  K.  Yadav,  S.  Singh,  and  S.  Shekhawat, “Texture  Feature  Extraction  and  Classification  Using  Radial  Basis Function  for  Diagnosis  of  Brain  Tumour,” Far  East  J.  Electron. Commun. ,  vol.  SpecialVol,  no.  October,  pp.  161–168,  2016,  doi: 10.17654/ECSV3PI16161.
[4]  A.  S.  Nugroho,  A.  B.  Witarto,  and  D.  Handoko,  “Support  Vector Machine,” 2003.
[5]  R.  Munawarah,  O.  Soesanto,  and  M.  R.  Faisal,  “PENERAPAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE,” vol. 04, no. 01, pp. 103– 113, 2016.
[6]  M.  P.  K,  “Brain  Tumor  Types  and  Grades  Classification  based  on Statistical Feature Set using Support Vector Machine,” 2015.
[7]  S. Manjunath and D. M. B. S. Pande, “Classification of Brain Tumor Types in MRI Using Support Vector Machine,” vol. 10, no. 1, pp. 277– 281,  2018,  Accessed:  Jul.  09,  2020.  [Online].  Available: http://www.jardcs.org/backissues/abstract.php?archiveid=2682.
[8]  A. Simeon,
“Brain
Tumor Images Dataset.”
https://www.kaggle.com/simeondee/brain-tumor-images-dataset.
[9]  N.  Chakrabarty,  “Brain  MRI  Images  for  Brain  Tumor  Detection.” https://www.kaggle.com/navoneel/brain-mri-images-for-brain-tumor- detection.