JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) Vol. 12 No. 3, pISSN: 2303-0577 eISSN: 2830-7062              http://dx.doi.org/10.23960/jitet.v12i3.4811

## SEGMENTASI SEL PAP SMEAR SERVIKS BERTUMPUK MENGGUNAKAN LOCAL ADAPTIVE THRESHOLDING DAN WATERSHED
Qonita Lutfia 1 , Eka Prakarsa Mandyartha 2 , Agung Mustika Rizqi 3
1 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur, Indonesia
2 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur , Indonesia
3 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur , Indonesia
Received: 10 Juli 2024 Accepted: 31 Juli 2024 Published: 7 Agustus 2024
Keywords: Local Adaptive Thresholding , Watershed, Cervical Cancer, Pap Smear
Corespondent Email:
20081010252@student.upnjatim. ac.id eka_prakarsa.fik@upnjatim.ac.id agung.mustika.if@upnjatim.ac.id
Abstrak. Kanker serviks merupakan ancaman kesehatan global serius, dengan WHO  melaporkan  sekitar  604.000  kasus  baru  dan  342.000  kematian  pada tahun 2020. Penelitian ini mengeksplorasi kombinasi metode local adaptive threshold dan segmentasi watershed untuk meningkatkan akurasi deteksi dini kanker  serviks  dengan  lebih  akurat  mengidentifikasi  sel-sel yang  saling tumpang  tindih pada Pap  Smear .  Metode Local  Adaptive  Threshold menyesuaikan  nilai  ambang  berdasarkan  karakteristik  lokal  gambar,  dan segmentasi watershed diaplikasikan  untuk  memisahkan  sel-sel yang  saling tumpang tindih . Kombinasi ini menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam meningkatkan  efisiensi  dan  akurasi  skrining  kanker  serviks,  mendukung strategi WHO untuk eliminasi kanker serviks. Namun, adopsinya menghadapi tantangan  di  negara  berkembang  karena  keterbatasan  sumber  daya  dan kesenjangan  digital.  Tes  menggunakan  K-Fold  Cross  Validation  (5  dan  7) menunjukkan akurasi 90.93% untuk k=5, dengan rata-rata precision 97.97%, recall  49.22%,  dan  F1-Score  65.50%.  Pada  k=7,  hasil  sedikit  meningkat dengan  precision  97.99%,  recall  49.24%,  dan  F1-Score  65.53%.  Rata-rata PSNR adalah 43.4341 dB dan MSE 3.45061, menegaskan efektivitas metode.
Abstract. Cervical  cancer  is  a  serious  global  health  threat,  with  WHO reporting an estimated 604,000 new cases and 342,000 deaths by 2020. This study  explores  the  combination  of  local  adaptive  threshold  and  watershed segmentation methods to improve the accuracy of early detection of cervical cancer by more accurately identifying stacked cells in Pap smears. The Local Adaptive  Threshold  method  adjusts  the  threshold  value  based  on  the  local characteristics  of  the  image,  and  watershed  segmentation  is  applied  to separate  the  stacked  cells.  This  combination  shows  promising  results  in improving  the  efficiency  and  accuracy  of  cervical  cancer  screening, supporting  the  WHO  strategy  for  cervical  cancer  elimination.  However,  its adoption  faces  challenges  in  developing  countries  due  to  limited  resources and the digital divide. Tests using K-Fold Cross Validation (5 and 7) showed an accuracy of 90.93% for k=5, with an average precision of 97.97%, recall of 49.22%, and F1-Score of 65.50%. At k=7, the results improved slightly with precision 97.99%, recall 49.24%, and F1-Score 65.53%. The average PSNR is 43.4341 dB and MSE is 3.45061, confirming the effectiveness of the method.

## 1. PENDAHULUAN
Kanker serviks merupakan salah satu kanker yang  umum  ditemukan  pada  perempuan  dan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
merupakan  kasus  kanker  ke-3  terbanyak  di seluruh dunia [1]. Kanker serviks adalah kanker yang  menyerang  pada  organ  reproduksi perempuan yaitu pada leher rahim serviks yang mana  serviks  merupakan  jalur  utama  kearah rahim  dan  serviks  terletak  di  antara  rahim (uterus)  dengan  liang  senggama  (vagina)  [2]. Menurut informasi dari World Health Organization (WHO), sebanyak 843.000 perempuan  di  Indonesia  meninggal  karena kanker  serviks  pada  tahun  2019.  Setiap tahunnya,  sekitar  32.469  perempuan  di  negara ini  didiagnosis  dengan  penyakit  ini,  dan  dari jumlah  tersebut,  18.279  perempuan  meninggal dunia  akibat  penyakit  tersebut  [3].  Tingginya angka  kematian  akibat  kanker  serviks  ini sebagian  besar  disebabkan  oleh  keterlambatan dalam  diagnosis  dan  penanganan  untuk mencegah kanker serviks menjadi kanker lanjut [4].  Deteksi  dini  melalui  skrining  rutin merupakan  kunci  utama  dalam  menurunkan angka  kematian  akibat  kanker  serviks.  Salah satu metode skrining yang telah terbukti efektif dan banyak digunakan adalah tes Pap smear . Tes Pap smear mampu mendeteksi perubahan  sel  serviks  pada  tahap  pra-kanker, sehingga penanganan dapat dilakukan sebelum sel  abnormal  berkembang  menjadi  kanker invasif  [5].  Analisis  manual  dari  hasil  tes  Pap Smear seringkali menghadapi berbagai hambatan,  termasuk  kemungkinan  terjadinya kesalahan manusia atau adanya kekacauan pada citra  sel  itu  sendiri.  Terutama,  ketika  sel-sel tumpang  tindih  satu  sama  lain,  hal  ini  dapat mengaburkan citra dan membuat analisis lebih sulit.  Kasus-kasus  dimana  citra  sel  yang abnormal—di  mana  sel-sel  saling  tumpang tindih—dapat memberikan tantangan tambahan bagi tenaga medis dalam menganalisis hasil tes. Kondisi  ini  seringkali  memperlambat  proses diagnostik  dan  meningkatkan  risiko  kesalahan dalam  interpretasi  hasil.  Oleh  karena  itu, pengembangan  sistem  komputerisasi  untuk deteksi  kanker  serviks  berbasis  analisis  citra Pap  Smear  menjadi  sangat  penting.  Sistem seperti ini dapat meningkatkan keakuratan dan efisiensi  dalam  mendiagnosis  kondisi  ini, mengurangi beban kerja para profesional medis dan  meningkatkan  hasil  pengobatan  bagi pasien.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6]  yang berjudul  "Deteksi  Tumor  Otak  Menggunakan Metode  Watershed  dan  Thresholding  Pada
Citra  MRI",  telah  mengaplikasikan  teknik Watershed dan
Thresholding untuk mengidentifikasi  tumor  otak  dalam  citra  MRI. Dalam studi ini, dilakukan pelatihan menggunakan 213 sampel data dan diuji dengan 25  sampel  data.  Hasil  pengujian  menunjukkan bahwa  metode  ini  mencapai  Akurasi  sebesar 88%,  Presisi  92%,  F1-Skor  88%,  dan  Recall 85%. Berdasarkan hasil tersebut, penelitian ini menyimpulkan bahwa sistem yang dikembangkan  berhasil  mencapai  efisiensi sebesar 91%.
Penelitian  selanjutnya,  penelitian  yang dilakukan  oleh  [7]  Penelitian  yang  berjudul "Local  Adaptive  Thresholding  Menggunakan Metode Sauvola sebagai Tahapan Pra Pengolahan  pada  Data  Citra  Isyarat  EKG (Elektrokardiogram)" membandingkan
efektivitas  dua  metode  thresholding,  yaitu Local Threshold (Sauvola) dan Global Threshold  (Otsu,  T-point),  yang  diperkuat dengan penggunaan filter morfologi matematika  top  hat.  Hasilnya  menunjukkan bahwa  metode  Local  Threshold  (Sauvola) memberikan  performa  yang  lebih  baik  pada citra isyarat EKG dibandingkan dengan Global Threshold. Keunggulan metode Sauvola didukung oleh nilai MSE dan PSNR yang lebih optimal.  Pada  citra  EKG04,  metode  Sauvola menghasilkan  MSE  0,986  dan  PSNR  48,225, sedikit  lebih  baik  daripada  Global  Threshold yang  mencatat  MSE  0,988  dan  PSNR  48,21. Demikian  pula,  pada  citra  EKG05,  metode Sauvola  mencatat  MSE  0,972  dan  PSNR 48,286, mengungguli Global Threshold dengan MSE 0,973 dan PSNR 48,282.
Pada  penelitian  ini  dikembangkan  sebuah sistem berbasis komputer yang bertujuan untuk mensegmentasi  citra  sel  serviks  dan  nantinya diperoleh  daerah  sel  serviks  yang  pada  proses selanjutnya dapat digunakan dalam mengidentifikasi  sel  kanker  serviks  berbasis komputer.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kanker Serviks
Kanker  serviks  adalah  jenis  kanker  yang menyerang  leher  rahim,  bagian  dari  organ reproduksi  perempuan  yang  terletak  di  antara rahim  (uterus)  dan  vagina.  Leher  rahim berfungsi  sebagai  pintu  masuk  ke  rahim. Kanker  ini  disebabkan  oleh  infeksi  virus Human Papilloma Virus (HPV) [2].
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Meskipun sebagian besar infeksi HPV tidak berbahaya dan dapat sembuh sendiri, beberapa tipe  virus  dapat  menyebabkan  perubahan selular  pada  leher  rahim,  yang  jika  tidak ditemukan  dan  diobati,  dapat  berkembang menjadi  kanker.  Pentingnya  pencegahan  tidak bisa  diabaikan  dalam  menghadapi  kanker serviks. Vaksinasi terhadap HPV telah terbukti efektif  dalam  mengurangi  risiko  infeksi  oleh tipe  virus  yang  paling  sering  menyebabkan kanker  serviks.  Vaksin  ini  idealnya  diberikan pada  remaja  putri  dan  putra  sebelum  mereka mulai  aktif  secara  seksual.  Screening  reguler, seperti tes Pap Smear dan tes HPV, juga krusial karena  bisa  mendeteksi  perubahan  pra-kanker pada  sel-sel  leher  rahim  sebelum  berkembang menjadi kanker.
2.2. Citra Digital Citra digital, yang berasal dari penggabungan  kata  "citra"  dan  "elemen," merupakan  representasi  objek  yang  diproses dan  direkonstruksi  di  dalam  komputer, diperoleh melalui perangkat digital. Data yang terkandung  dalam  citra  digital  ini  menyimpan beragam  informasi  [8].  Citra  ini  diperoleh melalui  perangkat  digital,  seperti  kamera  atau scanner,  yang  menangkap  gambar  fisik  dan mengubahnya  menjadi  format  digital.  Data dalam  citra  digital  ini  mengandung  informasi yang  luas,  mulai  dari  warna,  intensitas,  dan tekstur, hingga detail spasial yang memungkinkan  berbagai  aplikasi  mulai  dari analisis  visual  hingga  pengolahan  lanjutan menggunakan  teknologi  pengenalan  pola  dan kecerdasan buatan. Informasi yang terkandung dalam  citra  digital  dapat  digunakan  dalam berbagai  bidang,  termasuk  kedokteran  untuk diagnosa penyakit, di industri keamanan untuk pengenalan wajah, atau dalam ilmu geospasial untuk analisis penginderaan jauh.
2.3. Local Adaptive Thresholding Local adaptive thresholding adalah metode segmentasi  yang  sangat  efektif  untuk  analisis citra  pap  smear,  membantu  mengatasi  variasi pencahayaan  dan  kontras  yang  umum  terjadi. Metode  ini  menyesuaikan  nilai  ambang  batas (threshold)  berdasarkan  karakteristik  lokal citra,  yang  sangat  berguna  dalam  situasi  di mana sel-sel memiliki intensitas yang bervariasi.  Arti  dari  thresholding  itu  sendiri adalah  proses  mengubah  gambar  grayscale menjadi  gambar  biner  dengan  menetapkan semua  nilai  piksel  menjadi  nol  jika  berada  di
bawah  nilai  ambang  (threshold)  dan  menjadi satu  jika  berada  di  atas  nilai  ambang  tersebut [12] Menurut [9] Local Adaptive Thresholding mencakup  berbagai  metode,  seperti  metode Niblack yang  diperkenalkan  pada  tahun  1986, metode Sauvola yang  dikembangkan  pada tahun  2000,  serta  metode Bernsen yang  juga berasal  dari  tahun  1986.  Setiap  metode  ini memiliki tujuan dan perhitungan yang spesifik, dirancang untuk memenuhi kebutuhan pengolahan  citra  tertentu  berdasarkan  kondisi gambar yang berbeda.
2.4. Watershed
Metode Watershed merupakan  teknik segmentasi berbasis region yang menganalogikan  citra  sebagai  permukaan topografi,  di  mana  intensitas  piksel  dianggap sebagai  ketinggian.  Algoritma  ini  kemudian "membanjiri" permukaan dari titik-titik minimum,  membentuk  "danau"  yang  terpisah. Batas antara danau-danau ini membentuk garis watershed  yang  memisahkan  objek-objek dalam citra. Rumus Watershed sebagai berikut
[𝒏] = {(𝒔, 𝒕)|𝒇(𝒙, 𝒚) < 𝒏}
(2.2)

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  dimulai  dengan  melakukan  studi kepustakaan ( library research ) terhadap berbagai  referensi  yang  berkaitan  dengan segmentasi citra khususnya pada metode Local Adaptive Thresholding dan Watershed . Beberapa gambar citra sampel akan dipersiapkan  untuk  pelatihan  serta  pengujian perangkat  lunak.  Selanjutnya,  perangkat  lunak akan  dirancang  dan  dikembangkan  untuk mengimplementasikan segmentasi citra menggunakan metode Local Adaptive
Thresholding dan Watershed .    Pengujian  akan dilakukan  pada  aplikasi  yang  telah  dibuat  dan kesalahan yang ditemukan akan diperbaiki.
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062

## Gambar 3.1 Bagan Alir Penelitian
Pada  gambar  3.1  dapat  terlihat  bagan  alir Penelitian.  Pada  tahap  awal,  input  data  citra diambil dan dimasukkan ke dalam sistem. Data citra  ini  kemudian  melalui  tahap  pra- pengolahan  yang  mencakup  berbagai  teknik untuk meningkatkan kualitas citra dan menghilangkan  noise.  Tahap  pra-pengolahan ini  sangat  penting  untuk  memastikan  bahwa citra yang digunakan dalam proses segmentasi memiliki kualitas yang optimal, sehingga hasil segmentasi  dapat  lebih  akurat.  Setelah  tahap pra-pengolahan, data citra diproses menggunakan  metode  segmentasi  watershed. Metode ini digunakan untuk membedakan dan mengidentifikasi batas-batas antara objek yang ada dalam citra. Proses ini melibatkan berbagai algoritma  dan  teknik  yang  dirancang  untuk mendeteksi tepi dan memisahkan objek dengan presisi  tinggi.  Segmentasi  watershed  sangat efektif  dalam  menangani  citra  yang  kompleks dengan  objek  yang  saling  tumpang  tindih. Tahap terakhir adalah keluaran hasil segmentasi.  Data  yang  telah  diproses  dan  di- segmentasi kemudian dievaluasi untuk memastikan  keakuratannya.  Hasil  segmentasi ini  digunakan  untuk  analisis  lebih  lanjut  atau aplikasi spesifik lainnya.
3.1. Dataset
Sebanyak  35  citra  sel  pap  smear  serviks diperoleh  secara  online  dan  bersifat  dari  situs open  source kaggle.com.  Data  terdiri  atas  5 kelas,  yaitu  im_dyskeratotic,  im_metaplastic, im_superficial_intermediate,  im_koilocytotic, dan im_parabasal, dengan masing-masing kelas terdiri dari 7 citra. Dimensi tiap citra adalah 256 x 256 piksel dengan tipe data BMP.
Gambar 3.2 Dataset Citra
Gambar 3.3 Lanjutan Dataset Citra

## 3.2. Pre-Processing
Pada  tahapan  pre-processing  ini  dimulai dengan  citra  RGB  yang  diubah  menjadi  citra grayscale dengan  ukuran  citra  yang  seragam yaitu 256 x 256 piksel dan selanjutnya dirubah menjadi citra grayscale .

## Gambar 3.4 RGB menjadi Grayscale
3.3. Enhacement Citra
Tahapan  selanjutnya  merupakan  tahapan paling  penting  yaitu  tahapan  pemakaian algoritma Local  Adaptive  Thresholding dan didapatkan hasil sebagai berikut
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Gambar 3.5 Local Adaptive Thresholding Local Adaptive Thresholding
teknik pemrosesan gambar yang menyesuaikan gambar berwarna atau abu-abu menjadi gambar biner  seperti  yang  terlampir  pada  gambar  3.5 berdasarkan kondisi pencahayaan lokal. Teknik ini  membagi  gambar  menjadi  blok-blok  kecil, dan nilai ambang ( threshold ) untuk setiap blok ditentukan secara terpisah berdasarkan statistik intensitas  piksel  di  dalamnya,  seperti  rata-rata atau median. Dengan cara ini, teknik ini dapat menangani  variasi  pencahayaan  di  berbagai bagian gambar, menghasilkan output yang lebih detail  dan  akurat  dibandingkan  dengan thresholding  global  yang  menggunakan  satu nilai ambang untuk seluruh gambar.
3.4. Segmentasi Citra

## Gambar 3.6 Hasil Segmentasi Citra
Hasil  akhir  dari  tahapan  segmentasi  citra seringkali berupa gambar biner, di mana piksel- piksel  yang  merepresentasikan  objek  diberi nilai  1  dan  berwarna  putih,  sementara  latar belakang  diberi  nilai  0  dan  berwarna  hitam, seperti  yang  digambarkan  dalam  gambar  3.6. Segmentasi ini memfasilitasi pemisahan visual antara objek dan latar belakang, memungkinkan analisis  lebih  lanjut  atau  pengolahan  gambar yang  spesifik  terhadap  objek  yang  telah diidentifikasi.  Citra  biner  ini  sangat  berguna dalam  aplikasi-aplikasi  yang  memerlukan identifikasi dan ekstraksi cepat objek dari latar belakangnya,  seperti  dalam  pengenalan  pola, analisis  medis,  atau  aplikasi  pemantauan  dan
keamanan.
3.5. Pengujian K-Fold Cross Validation Pengujian K-Fold Cross Validation merupakan langkah krusial dalam memvalidasi efektivitas model klasifikasi. Dalam penelitian ini,  pengujian  tersebut  dilakukan  dengan menggunakan  metode  5-fold  dan  7-fold  cross validation,  seperti  yang  digambarkan  dalam Gambar 3.7 dan 3.8. Teknik ini memungkinkan penilai untuk menguji kinerja model menggunakan  metrik  penting  seperti  akurasi, presisi,  recall,  dan  f1-score,  yang  memberikan gambaran komprehensif tentang efisiensi model dalam mengklasifikasikan data.
Dengan menggunakan K-Fold Cross Validation,  setiap  sampel  data  memiliki kesempatan  untuk  digunakan  baik  dalam pelatihan  maupun  pengujian  model,  yang meminimalkan  bias  yang  mungkin  terjadi  dan meningkatkan  keandalan  hasil.  Teknik  ini sangat  bermanfaat  dalam  menilai  kemampuan model untuk generalisasi, yaitu kemampuannya untuk bekerja efektif pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya, memastikan bahwa model  tidak  hanya  berkinerja  baik  pada  data terlatih tetapi juga mempertahankan efektivitasnya di luar sampel aslinya.
Secara keseluruhan, K-Fold Cross Validation adalah  instrumen  yang  tak  ternilai  dalam pengembangan  model  klasifikasi.  Dengan memvalidasi  model  secara  ekstensif  melalui berbagai subset dari dataset, penelitian ini dapat lebih  yakin  dalam  kekuatan  dan  keandalan model  yang  dikembangkan,  serta  potensinya dalam  aplikasi  dunia  nyata.  Ini  memastikan bahwa  model  tidak  hanya  teoritis  yang  kuat tetapi juga praktis dan dapat diandalkan dalam jberbagai kondisi pengujian.

## Gambar 3.7 Illustrasi 5-Fold Cross Validation
Dalam  metode  K-Fold  Cross  Validation, dataset  dibagi  menjadi  k  segmen  yang  sama besar.  Setiap  segmen,  satu  per  satu,  dijadikan sebagai  data  uji,  dengan  segmen-segmen lainnya  berfungsi  sebagai  data  latihan.  Untuk penelitian ini, nilai k ditetapkan pada 5, artinya setiap fold terdiri dari 7 gambar citra. Proses ini berlangsung dengan memilih satu subset secara bergiliran  sebagai  data  uji  dan  menggunakan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
empat subset lainnya untuk pelatihan. Iterasi ini dilakukan sebanyak 5 kali, memastikan bahwa setiap  gambar  citra  mendapatkan  kesempatan untuk diuji sekali.

## Gambar 3.8 Illustrasi 7-Fold Cross Validation
Untuk  memberikan  pembanding  terhadap performa dari 5-fold cross validation, penelitian ini  juga  mengimplementasikan  7-fold  cross validation.  Proses  ini  melibatkan  pembagian dataset menjadi tujuh segmen yang sama besar, dengan  setiap  segmen  secara  bergantian dijadikan  sebagai  data  uji  dan  sisanya  sebagai data latihan. Iterasi ini diulang sebanyak tujuh kali,  memastikan  setiap  segmen  digunakan sebagai  data  uji  satu  kali,  dan  sebagai  data latihan  enam  kali.  Ini  memungkinkan  analisis yang  lebih  komprehensif  terhadap  kestabilan dan  keakuratan  model  dalam  berbagai  kondisi pengujian.

## 3.6. Kualitas Hasil Segmentasi
Efektivitas  hasil  segmentasi  citra  seringkali diukur  dengan  menggunakan  metode Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), yang merupakan indikator  penting  dalam  menilai  kualitas segmentasi. Nilai PSNR yang tinggi menandakan  bahwa  gambar  yang  dihasilkan oleh  proses  segmentasi  sangat  mirip  dengan gambar  asli  atau  yang  dikenal  sebagai  ground truth,  sehingga  mengindikasikan  segmentasi yang berkualitas tinggi.
Untuk  menghitung  PSNR,  langkah  pertama adalah  mengestimasi Mean  Square  Error (MSE)  antara  gambar  hasil  segmentasi  dan gambar  asli.  MSE  ini  menghitung  kesalahan piksel  secara  kuadrat  antara  kedua  gambar tersebut,  memberikan  gambaran  numerik mengenai  tingkat  kesalahan  atau  distorsi  yang dihasilkan  oleh  proses  segmentasi.  Semakin rendah  nilai  MSE,  semakin  kecil  perbedaan antara  gambar  segmentasi  dan  gambar  asli, yang  berarti  kualitas  segmentasi  lebih  baik. Setelah  nilai  MSE  diperoleh,  PSNR  dihitung untuk  memberikan  penilaian  kuantitatif  yang lebih  jelas  tentang  kualitas  segmentasi  yang
telah  dilakukan.  Penggunaan  PSNR  sangat berguna  terutama  dalam  aplikasi-aplikasi dimana  keakuratan  visual  sangat  penting, seperti  dalam  pengolahan  citra  medis  dan pemantauan kualitas visual.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengujian K-Fold Cross Validation Pengujian  menggunakan  5- fold  cross validatio n setiap bagian secara bergantian digunakan sebagai  data  uji,  dengan  empat  bagian  lainnya sebagai  data  pelatihan    Metrik  evaluasi  seperti akurasi, presisi, dan recall digunakan untuk menilai seberapa  baik  model  memprediksi  data  pengujian [11].

## Tabel 4.1 5-fold cross validation
dan 7- fold cross validation menerapkan konsep yang serupa  tetapi  dengan  pembagian  menjadi  tujuh bagian  sebagai  data  pelatihan.  Pada  5- fold  cross validation didapatkan  rata  rata accuracy sebesar 90.93% ,  rata  rata precision 97.97 rata  rata recall 49.22% dan rata rata F1-Score 65.50% sedangkan pada  7- fold  cross  validation didapatkan  rata  rata accuracy sebesar 90.93% rata rata precision sebesar 97.99% ,  rata  rata recall sebesar 49.24% dan  rata rata  F1-Score  sebesar 65.53% .  Hal  ini  berarti menunjukkan  bahwa  model  sedikit  lebih  akurat dalam  memprediksi  kelas  positif  pada  metode  7- fold, meskipun perbedaannya tidak signifikan.

## Tabel 4.2 7-Fold Cross Validation
4.2. Perhitungan Kualitas Hasil Segmentasi
Peak  Signal-to-Noise  Ratio  (PSNR)  dan  Mean Squared Error (MSE) adalah dua metrik utama yang digunakan  untuk  menilai  kualitas  hasil  segmentasi citra.  PSNR  mengukur  seberapa  baik  citra segmentasi mereplikasi citra asli dengan mempertimbangkan perbedaan intensitas dan noise, dengan nilai PSNR yang lebih tinggi menunjukkan
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
kualitas  segmentasi  yang  lebih  baik.  Sebaliknya, MSE  menghitung  rata-rata  dari  kuadrat  perbedaan intensitas  piksel  antara  citra  segmentasi  dan  citra asli,  dengan  nilai  MSE  yang  lebih  rendah menunjukkan  kesalahan  yang  lebih  sedikit  dan segmentasi yang lebih akurat.
Kedua  metrik  ini  saling berkaitan; penurunan  dalam  nilai  MSE  biasanya  akan meningkatkan nilai PSNR, menunjukkan peningkatan  kualitas  citra  segmentasi.  Analisis  ini penting  karena  memungkinkan  evaluasi  yang komprehensif terhadap efektivitas teknik segmentasi dalam menjaga keakuratan dan kualitas visual citra asli.
Menggunakan  PSNR  dan  MSE  dalam evaluasi  algoritma  segmentasi  memastikan  bahwa teknik tersebut efektif dalam memisahkan objek dari latar  belakang  sambil  mempertahankan  integritas informasi visual. Evaluasi ini kritikal dalam aplikasi yang memerlukan tingkat keakuratan dan kejelasan citra  yang  tinggi,  seperti  di  bidang  medis  dan keamanan.

## Tabel 4.3 PSNR dan MSE
Penelitian  ini  menguji  kinerja  algoritma segmentasi  gambar  dengan  menggunakan  dua metrik standar: Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) dan  Mean  Squared  Error  (MSE).  Hasil  yang diperoleh  sangat  menjanjikan.  Rata-rata  PSNR mencapai  43.4341  dB,  yang  menandakan  kualitas gambar yang sangat tinggi. Nilai PSNR ini penting karena  menunjukkan  seberapa  baik  gambar  yang
dihasilkan  algoritma  dibandingkan  dengan  gambar aslinya, dengan skala yang lebih tinggi menunjukkan kualitas yang lebih baik. Sementara itu, MSE yang dicatat  memiliki  rata-rata  3.450611MSE  ini mengukur  rata-rata  dari  kuadrat  kesalahan  antara gambar asli dan gambar hasil segmentasi. Nilai MSE yang rendah menunjukkan bahwa perbedaan antara gambar asli dan hasil segmentasi sangat kecil, yang mengkonfirmasi efektivitas algoritma dalam mempertahankan detail gambar asli sambil mengurangi distorsi atau noise .
Hasil  yang  diperoleh  menjelaskan  bahwa algoritma  segmentasi  yang  dikembangkan  sangat akurat  dan  efisien,  mampu  mempertahankan kejelasan dan detail gambar asli sambil mengurangi noise yang  tidak  diinginkan.  Keakuratan  ini  sangat krusial  untuk  aplikasi  yang  memerlukan  tingkat detail  yang  tinggi  dan  keakuratan  gambar  yang maksimal.

## 5. KESIMPULAN
Segmentasi  sel  Pap  smear  menggunakan metode  kombinasi  local  adaptive  threshold  dan watershed  adalah  pendekatan  yang  menjanjikan untuk  meningkatkan  akurasi  deteksi  dini  kanker serviks.  Teknologi  ini  membantu  mengatasi tantangan  dalam  interpretasi  hasil  Pap  smear, khususnya  pada  sel-sel yang  saling  tumpang tindih .  Implementasi  teknologi  ini  berpotensi meningkatkan  efektivitas  program  skrining  kanker serviks  secara  global,  sejalan  dengan  target  WHO untuk  mengeliminasi  kanker  serviks  sebagai masalah  kesehatan  masyarakat.  Namun,  adopsi teknologi  ini  perlu  disertai  dengan  integrasi  dalam strategi  komprehensif,  termasuk  vaksinasi  HPV, edukasi masyarakat, dan peningkatan akses terhadap layanan kesehatan. Kolaborasi antar berbagai pihak dan upaya untuk mengatasi kesenjangan digital akan menjadi kunci keberhasilan implementasi teknologi ini, terutama di negara-negara berkembang. Dengan pendekatan  holistik  ini,  diharapkan  beban  kanker serviks  dapat  dikurangi  secara  signifikan  dalam dekade  mendatang.  Penelitian  ini  menggunakan  5- fold  cross-validation  dan  7-fold  cross-validation untuk mengevaluasi kinerja segmentasi. Pada 5-fold cross-validation, diperoleh rata-rata akurasi sebesar 90.93%,  dengan  rata-rata  precision  97.97%,  recall 49.22%, dan F1-Score 65.50%. Sedangkan pada 7- fold  cross-validation,  akurasi  mencapai  90.93%, dengan  precision  rata-rata  97.99%,  recall  rata-rata 49.24%,  dan  F1-Score  rata-rata  65.53%.  Hasil  ini menunjukkan bahwa model sedikit lebih baik dalam memprediksi  kelas  positif  pada  metode  7-fold, meskipun  perbedaannya  tidak  signifikan.  Untuk mengevaluasi kualitas segmentasi, digunakan metrik PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) dan MSE (Mean
JITET (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan) pISSN: 2303-0577   eISSN: 2830-7062
Squared  Error).  Rata-rata  PSNR  dari  seluruh  citra adalah 43.4341 dB, menunjukkan kualitas segmentasi  yang  baik,  sementara  rata-rata  MSE sebesar  3.45061  menunjukkan  perbedaan  kecil antara  gambar  asli  dan  hasil  segmentasi,  dengan kedua  metode  ini  berhasil  mempertahankan  detail gambar asli tanpa mengorbankan distorsi atau noise yang berarti.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Puji  dan  syukur  kepada  Tuhan  Yang  Maha Esa  menyampaikan  rasa  terima  kasih  saya kepada  semua  yang  telah  mendukung  dan membimbing  saya  selama  proses  pembuatan karya  tulis  ilmiah  ini.  Bantuan  dan  dukungan mereka  sangat  berarti  dalam  membantu  saya menyelesaikan  karya  ini  dengan  sukses.  Saya menyadari  adanya  kekurangan  dalam  karya tulis ini dan saya terbuka terhadap segala kritik serta saran yang konstruktif untuk perbaikan di masa yang akan datang. Terima kasih sekali lagi kepada  semua  yang  telah  berkontribusi  dalam penyelesaian  karya  ini.  Saya  berharap  karya tulis  ini  dapat  memberi  manfaat  bagi  yang memerlukannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[ 1] Bedell, S. L., Goldstein, L. S., Goldstein, A. R., &  Goldstein,  A.  T.  (2020).  Cervical  Cancer Screening: Past, Present, and Future. In Sexual Medicine Reviews (Vol. 8, Issue 1, pp. 28–37).
Elsevier B.V. https://doi.org/10.1016/j.sxmr.2019.09.005
[2] Setianingsih, E., Astuti, Y., Aisyaroh, N., Studi Kebidanan  Program  Sarjana  dan  Pendidikan Profesi  Bidan,  P.,  &  Kedokteran  Universitas Islam Sultan Agung, F. (2022). LITERATURE REVIEW : FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TERJADINYA KANKER SERVIKS.
[3]  HPV  Information  Center.  (2018).  Indonesia
Human Papilloma Virus and Related Cancers, Fact Sheet. By
( https://hpvcentre.net/statistics/reports/IDN_F S.pdf )
[4] Siboro, R. T., & Martha, E. (2024). AKURASI INSPEKSI  VISUAL  DENGAN  ASAM ASETAT  UNTUK  SKRINING  KANKER SERVIKS:  SYSTEMATIC  LITERATURE REVIEW. http://journal.universitaspahlawan.ac.id/index. php/ners
[5]  Sung,  H.,  Ferlay,  J.,  Siegel,  R.  L.,  Laversanne, M.,  Soerjomataram,  I.,  Jemal,  A.,  &  Bray,  F. (2021).  Global  Cancer  Statistics  2020:
GLOBOCAN  Estimates  of  Incidence  and Mortality  Worldwide  for  36  Cancers  in  185
Countries. CA:  A  Cancer  Journal  for Clinicians , 71 (3), 209–249. https://doi.org/10.3322/caac.21660
[6] Prayogi, A., Cendekia Siregar, A., Wahid, R., &
Insani,  S.  (2023).  Deteksi  Tumor  Otak Menggunakan Metode Watershed dan Thresholding Pada Citra MRI.
[7] Rofi’, M., Diah, D., & Ningtias, R. (2022). Local Adaptive Thresholding Menggunakan Metode Sauvola sebagai Tahapan Pra Pengolahan pada Data  Citra  Isyarat  EKG  (Elektrokardiogram). In  Jurnal  Teori  dan  Aplikasi  Fisika  (Vol.  10, Issue 01).
[8] H.  A.  A.  P.  K.  Khairunnisak  Nur  Isnaini, “Analisis  Foresnsik  Untuk  Mendeteksi Keaslian  Citra  Digital  Menggunakan  Metode NIST,” Jurnal Resistor, vol. Vol. 3 No 2, no. Oktober 2020, pp. 72–81, 2020.
[9]  Mellyssa,  W.,  Misriana,  M.,  Suryati,  S., Milawarni,  M.,  &  Teknik  Elektro  Politeknik Negeri  Lhokseumawe  Jln,  J.  B.  (2020). Perbandingan  Penggunaan  Metode  Otsu Thresholding dan Adaptive Thresholding pada Proses  Binerisasi  Sistem  Dokumentasi  Buku Tugas Akhir.
[10]  Halim,  F.,  Wijaya,  E.,  &  Stmik  Mikroskil,  J. (2011). Perangkat  Lunak  Segmentasi  Citra Dengan Metode Watershed (Vol. 12, Issue 2).
[11]  Muchtar,  M.,  &  Muchtar,  R.  A.  (2024). Perbandingan  Metode  Knn  Dan  Svm  Dalam Klasifikasi Kematangan Buah Mangga
Berdasarkan  Citra  Hsv  Dan  Fitur  Statistik.
Jurnal  Informatika  Dan  Teknik  Elektro Terapan, 12(2). https://doi.org/10.23960/jitet.v12i2.4010
[12]  Rofi’,  M.,  Diah,  D.,  &  Ningtias,  R.  (2022). Local  Adaptive  Thresholding  Menggunakan Metode  Sauvola  sebagai  Tahapan  Pra Pengolahan  pada  Data  Citra  Isyarat  EKG (Elektrokardiogram).  In  Jurnal  Teori  dan Aplikasi Fisika (Vol. 10, Issue 01).