Klasifikasi Keganasan Kanker Paru Menggunakan Algoritma Propagasi Balik pada Citra CT-Scan
Classification of Malignancy of Lung Cancer Using Backpropagation Algorithm on CT-Scan Images
Evi Pania Putri, Nurhasanah *) , Dwiria Wahyuni, Hasanuddin, Riza Adriat, Ya’ Muhammad Arsyad
Program Studi Fisika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Tanjungpura *E-mail: nurhasanah@physics.untan.ac.id

## ABSTRACT
In this study, we investigate the classification of lung cancer CT scan images based on malignancy level  using  a  backpropagation  artificial  neural  network  (ANN).  Lung  cancer  is  a  deadly  disease characterized by the growth of abnormal lung cells. The proposed method involves preprocessing to enhance image quality, followed by feature extraction using the Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM) method with angle variations of 0°, 45°, 90°, 135°, and d=1. The extracted features include energy, contrast, correlation, and homogeneity. The energy value range in malignant cancer is 0.27 to 0.81, while in benign cancer it is 0.26 to 0.73. The contrast in benign cancer ranges from 1.38 to 11.87, while in malignant cancer it is 1.47 to 13.67. The image correlation for malignant cancer is between 0.63 to 0.94, while for benign cancer it is 0.69 to 0.96. Homogeneity in malignant cancer has a value range between 0.67 to 0.91,  while in benign cancer it ranges  from 0.70 to  0.92. The classification of lung cancer malignancy is restricted to benign and malignant levels using a network architecture of [4 10 2], maximum iteration of 100000, and learning rate of 0.001. The accuracy of the  testing  data  from  the  ANN  is  between  90%  and  100%.  These  results  demonstrate  the effectiveness  of  the  GLCM  method  and  backpropagation  algorithm  in  accurately  classifying  the malignancy level of lung cancer, which could aid in the early detection and treatment of the disease.
Keywords: Lung cancer, image classification, GLCM, backpropagation.

## PENDAHULUAN
Paru adalah organ yang berperan penting dalam sistem pernapasan manusia dan dapat terserang kanker  paru  jika  memiliki  kebiasaan  buruk seperti  merokok.  Merokok  menjadi  salah  satu sumber  penyebab  kanker    paru  dengan persentase  penderita  sebesar  90,41%  berstatus perokok  aktif  (Novisari et  al .,  2014).  Adanya korelasi  positif  antara  konsumsi  rokok  dan kanker paru dapat disimpulkan bahwa merokok meningkatkan  risiko  kanker  paru  (Lucas  & Harris,  2018).  Tercatat  pada  tahun  2020, penderita kanker paru mencapai hampir 35 ribu kasus baru dan  menjadi penyakit dengan tingkat kematian  tertinggi  di  Indonesia  dengan  angka kematian  sebesar  31  ribu  penderita  (Globocan 2020). Kesalahan diagnosis di awal pemeriksaan  dapat  memperburuk  kondisi penderita karena  gejala awal  kanker paru  yang mirip dengan pilek dan alergi. Oleh karenanya, perlu  dilakukan  pemeriksaan  lebih  lanjut dengan  menggunakan  pencitraan  medis  untuk mengkonfirmasi diagnosis.
Salah satu modalitas pencitraan medis yang sering digunakan untuk diagnosis kanker adalah
mesin Computed Tomography Scan (CT-Scan). CT-Scan  dapat  menggambarkan  kondisi  satu organ  maupun  keseluruhan  tubuh  manusia (Sumijan et al ., 2019). Namun, penggunaan CT- Scan menghasilkan ratusan citra dalam satu kali pemeriksaan  sehingga  menambah  beban  kerja ahli  medis  bilamana  citra  tersebut  diamati secara manual (Makaju et al ., 2018). Pembacaan manual  bisa  saja  menyebabkan  kurangnya konsistensi  dan  keakuratan  dalam  melakukan pembacaan citra pada kasus yang sama dengan pasien  berbeda.  Oleh  karena  itu,  diperlukan pemanfaatan kecerdasan buatan seperti Jaringan Saraf  Tiruan  (JST)  untuk  pengolahan  citra digital agar meringankan kerja ahli medis.
Penggunaan  JST  dengan  metode  propagasi balik untuk pengolahan citra digital kanker paru banyak  dilakukan  karena  dianggap  mudah dalam melakukan pemrograman. Berbagai studi telah dipelajari menggunakan metode propagasi balik  seperti  identifikasi  citra Chest  X-Ray (CXR) kanker paru dengan hasil akurasi sebesar 75% (Andayani et al ., 2019), analisis citra CT- Scan  kanker  paru  dengan  hasil  akurasi  sebesar 95,918 % (Akkar & Haddad, 2020), dan deteksi
citra CT-Scan kanker paru dengan hasil akurasi sebesar  94,89  %  (Shankara  &  Hariprasad, 2022).  Penelitian  terdahulu  ini,  hanya  sebatas membedakan  antara  citra  normal  dan  citra kanker  paru  saja.  Adapun  klasifikasi  citra  CT- Scan  berdasarkan  tingkat  keganasan  kanker paru  juga  telah  pernah  dilakukan  dengan  hasil akurasi  sebesar  83%  (Silvana et  al .,  2020), namun belum menggunakan fitur GLCM untuk mengekstraksi ciri dari citra yang digunakan.
Berbeda dengan penelitian yang sudah ada, pada  penelitian  ini  digunakan  JST  metode propagasi balik untuk mengklasifikasi citra CT- Scan kanker paru berdasarkan tingkat keganasannya  (jinak  dan  ganas).  Klasifikasi akan dilakukan berdasarkan ekstraksi ciri yang diperoleh dengan GLCM.

## METODE
Data Citra CT-Scan paru diunduh dari laman cancerimagingarchive.net  dengan  format  .dcm  yang kemudian  diubah  menjadi  .png  untuk  diproses. Pemilihan  format  .png  bertujuan  untuk  kemudahan pemantauan citra karena gambar dengan format .png tidak memerlukan aplikasi tambahan untuk membuka gambarnya. Citra CT-Scan dikelompokkan ke dalam data pelatihan dan data pengujian. Spesifikasi ukuran citra  yang  digunakan  adalah  720×720  piksel.  Data latih  berjumlah  40  citra  yang  terdiri  dari  20  citra kanker ganas dan 20 citra kanker jinak. Sementara itu, data uji terdiri dari 10 citra kanker ganas dan 10 citra kanker  jinak.  Data  ini  dianggap  memadai  untuk keperluan pelatihan dan pengujian dalam pemanfaatan Jaringan Saraf Tiruan berbasi Propagasi Balik  untuk  mengklasifikasi  tingkat  keganasan kanker.
Preprocessing Citra
Proses perbaikan citra dilakukan dalam 2 tahap, yaitu distribusi histogram dan segmentasi citra.
a.  Ekualisasi Histogram Ekualisasi  histogram  adalah  proses  penyelarasan histogram  pada  citra  digital  dengan  memetakan histogram, sehingga jumlah piksel pada setiap derajat keabuan relatif sama. Ekualisasi histogram dilakukan untuk  meningkatkan  kontras  citra  sehingga  mudah diidentifikasi  selama  proses  klasifikasi.  Pendekatan yang  diambil  adalah  fokus  pada  wilayah  dengan tingkat  piksel  yang  tinggi  dan  mengurangi  rentang keabuan  pada  wilayah  dengan  jumlah  piksel  yang lebih rendah. Dampaknya dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kontras secara keseluruhan (Anraeni & Herman, 2018).
Optimasi kontras
dimaksudkan untuk
meningkatkan  kontras  citra  dengan  mereplikasi seluruh  rentang  nilai  piksel,  sehingga  perbedaan antara  piksel-piksel  yang  berdekatan  menjadi  lebih nyata (Dijaya 2023). Pemerataan histogram diharapkan dapat menyeimbangkan variasi intensitas
piksel menjadi lebih seimbang sehingga memungkinkan GLCM lebih efektif dalam mengektrasi  informasi  tekstur  dari  berbagai  tingkat leabuan dalam citra.
Penerapan  ekualisasi  histogram  pada  citra  CT scan  paru  dapat  meningkatkan  kontras  dan menojolkan  nodul  yang  dapat  menjadi  tanda keberadaan sel kanker. Peningkatan kontras difokuskan  pada  area  tulang  belakang.  Pemberian mask pada area citra yang memiliki gambaran tulang belakang bertujuan mengurangi gangguan visual dan memberikan solasi yang lebih baik dan memudahkan deteksi.

## b. Segmentasi Citra
Segmentasi  citra  merujuk  pada  proses  pemisahan objek  satu  dengan  yang  lain  dalam  suatu  citra  atau antara  objek  dengan  latar  yang  ada  dalam  citra tersebut.  Segmentasi  citra  merupakan  tahapan pengolahan yang ditujukan untuk memisahkan objek dari  latar  belakang.  Hal  ini  dilakukan  untuk memudahkan analisis objek  dalam hal ini adalah citra paru (Heryanto et al ., 2020).
Citra yang disamakan kemudian akan disegmentasi yang bertujuan untuk memisahkan citra dari  latar  belakang.  Hasil  segmentasi  adalah  citra yang sudah mencakup area paru dan memungkinkan analisis lebih fokus pada area paru. Tujuannya adalah pada  saat  proses  GLCM  menjadi  lebih terfokus  dan efektif.  Proses  segmentasi  dilakukan  menggunakan kodingan dalam Bahasa pemograman python.

## Ekstraksi Ciri Menggunakan GLCM
Fitur statistik yang dihitung dalam proses mengekstraksi  sifat  adalah  energi,  kontras,  korelasi dan  homogenitas.  Variasi  sudut  yang  digunakan adalah  0°,  45°,  90°,  135°  (Gambar  1)  dan  jarak ketetanggaan  piksel  adalah  satu  (d=1)  (Lamasigi, 2021).

## Gambar 1. Matriks GLCM
Energi  adalah  skala  keseragaman  suatu  citra. Citra dengan pencahayaan tinggi cenderung memiliki nilai  energi  yang  lebih  besar  daripada  citra  dengan pencahayaan  rendah.  Untuk  menghitung  energi tersebut  dapat  digunakan  persamaan  (1)  (Saitem et al ., 2016).
𝐸  = ∑(𝑝(𝑖, 𝑗)) 2 𝑖,𝑗 (1)
Kontras  citra  menunjukkan  sebaran  terang gelapnya citra, yang dihitung menggunakan persamaan (2) (Saitem et al ., 2016).
𝐶𝑜𝑛 = ∑ |𝑖 − 𝑗| 2
𝑖,𝑗 𝑝 (𝑖, 𝑗) (2)
Korelasi  adalah  skala  ketergantungan  linier derajat keabuan (Saitem et al ., 2016). Nilai korelasi suatu  citra  akan  tinggi  jika  unsur-unsurnya  acak begitu  pun  sebaliknya , yang  dihitung  menggunakan persamaan (3).
𝐶𝑜𝑟𝑟  = ∑ (𝑖 − 𝜇 𝑖 )(𝑖 − 𝜇 𝑗 )𝑝(𝑖, 𝑗)
𝜎 𝑖 𝜎 𝑗 𝑖,𝑗 (3)
Homogenitas dapat menunjukkan tingkat keseragaman  variasi  dalam  intensitas  citra, yang dihitung menggunakan persamaan (4) (Saitem et al ., 2016).
𝐻  = ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 1 + |𝑖 − 𝑗| 𝑖,𝑗 (4)

## Klasifikasi Citra Menggunakan Propagasi Balik
Klasifikasi data dilakukan dengan mengelompokkan data  menjadi  data  pelatihan  dan  data  pengujian. Proses  pelatihan  dilakukan  guna  mempelajari  dan mengevaluasi  model  jaringan  yang  dibuat.  Validasi diperoleh  dari  hasil  perbandingan output jaringan dengan  informasi  yang  melekat  pada  data  referensi. Gambar  2  menunjukkan  alur  kerja  algoritma propagasi  balik.  Nilai  pada  lapisan input akan dilakukan  propagasi  maju  sampai  memperoleh  nilai keluaran  pada  lapisan output. Neuron  pada  setiap jaringan akan diaktifkan dan dinonaktifkan menggunakan  fungsi  aktivasi.  Keluaran  dari  lapisan output disebut juga output aktual. Output aktual akan dibandingkan  dengan  nilai  target  untuk  menentukan error .  Jika  masih  ada error maka  akan  dilakukan propagasi balik pada JST yang dibuat.
Data  citra  CT  Scan  yang  digunakan  merupakan
data citra yang diunduh melalui situs https://wiki.cancerimagingarchive.net/display/Publi c/LIDC-IDRI .  Data  tersebut  telah  dikelompokkan berdasarkan  stadium  kanker  paru-paru.  Citra-citra CT-Scan,  setelah  diunduh,  diacak  urutannya  dan disatukan  ke  dalam  satu  kelompok  untuk  proses pengolahan  selanjutnya.  Proses  pengolahan  citra dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  data  yang digunakan  sudah  siap  untuk  tahap  pelatihan  dan pengujian pada jaringan propagasi balik.
Setelah  proses  pengolahan  selesai,  citra-citra tersebut  akan digunakan  untuk  melakukan  pelatihan dan pengujian pada jaringan propagasi balik. Jaringan propagasi balik ini merupakan model yang digunakan untuk klasifikasi citra CT-Scan berdasarkan stadium kanker  paru-paru.  Hasil  klasifikasi  yang  diperoleh dari  model  tersebut  akan  dievaluasi  menggunakan data  yang  diperoleh  dari website dataset  resmi tersebut.  Evaluasi  ini  bertujuan  untuk  mengukur sejauh  mana  model  dapat  mengklasifikasikan  citra CT-Scan  dengan  akurasi  yang  tinggi,  serta
memberikan  wawasan  tentang  performa  dan keandalan model dalam konteks deteksi kanker paru- paru .

## Gambar 2. Alur kerja algoritma propagasi balik

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Preprocessing citra
Proses memperoleh informasi yang terkandung dalam  citra  adalah  dengan  memproses  citra. Citra  yang  akan  diproses  harus  melalui  proses preprocessing untuk peningkatan kualitas citra.
(a)
(b)
Gambar 3. Citra Paru dengan (a) benign dan (b) malignant .
Hal  ini  dilakukan  agar  citra  mudah  diolah dan  dianalisis  dengan  menggunakan  berbagai metode  pengolahan  citra.  Histogram  citra adalah  grafik  dari  distribusi  setiap  piksel  yang dimiliki oleh citra.
Gambar  4  menampilkan  citra  organ  paru yang mengalami tahapan preprocessing . Gambar  4(a)  menunjukkan  citra  CT-Scan kanker paru berukuran 512x512 yang merupakan  citra  mentah  dari  organ  paru. Gambar  4(b)  adalah  citra  yang  diberi  mask berukuran  300x400  piksel,  secara  spesifik menandai  bagian  citra  yang  akan  mengalami proses ekualisasi histogram.
Gambar  4.  Proses preprocessing pada  citra paru:  (a)  citra  mentah  ,  (b)  bagian citra  yang  diekualisasi,  (c)  citra hasil  ekualisasi  histogram,  dan  (d) citra hasil segmentasi.
Proses  pemberian mask bertujuan  untuk memfokuskan ekualisasi pada area tertentu dari citra. Setelah pemberian mask, dilakukan proses ekualisasi  histogram  pada  Gambar  4(c), menghasilkan  citra  organ  paru  utuh  berukuran 512x512  piksel.  Proses  ini  meningkatkan distribusi  intensitas  piksel  secara  merata  di seluruh  citra,  memberikan  representasi  visual yang lebih baik dari berbagai struktur dan fitur dalam  organ  paru.  Gambar  4(d)  menunjukkan hasil segmentasi pada citra, di mana proses ini memungkinkan  identifikasi  dan  pemisahan struktur  atau  area  tertentu  dalam  organ  paru. Segmentasi  dapat  memberikan  informasi  lebih lanjut tentang daerah-daerah yang penting atau menarik  perhatian  dalam  konteks  analisis  citra medis kanker paru.
Histogram  ini  mewakili  distribusi  setiap piksel  yang  dimiliki  oleh  citra.  Penyebaran histogram  citra  umumnya  tidak  seragam  untuk seluruh  bagian  citra.  Ekualisasi  histrogram diharapkan  dapat  menyeimbangkan  variasi intensitas  penyebaran  piksel  (Yulianti et  al ., 2021).
Selain  ekualisasi  histogram,  peningkatan kualitas  citra  dilakukan  dengan  metode segmentasi citra agar tidak ada tumpang tindih antara  nilai  tekstur,  warna  dan  tingkat homogenitas suatu citra. Gambar 5 menunjukkan  grafik  ekualisasi  histogram  pada citra paru dengan garis merah sebagai histogram awal citra paru dan garis biru sebagai histogram ekualisasi.  Citra  yang  telah  diseragamkan
histogram disegmentasi dengan nilai
thresholding ( T =127). Keluaran citra dari hasil thresholding ditunjukkan  pada  Gambar  4(d). Segmentasi  citra  dapat  meningkatkan  akurasi jaringan  berkurangnya  tumpang  tindih  antar karakteristik homogen pada citra. Nilai ambang ( T )  yang  digunakan  pada  citra  adalah  127. Artinya,  piksel  dengan  nilai  keabuan  di  atas ambang 127 akan dianggap sebagai bagian dari suatu daerah, sementara yang di bawah ambang akan dianggap sebagai bagian dari daerah lain. Citra  hasil  thresholding  ditunjukkan  pada Gambar 4(d).
Secara  fisika  penentuan  batas  ambang dilakukan  menggunakan  persamaan  berikut (Heryanto et al ., 2020) :
𝑇 = 𝑓𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑓𝑚𝑖𝑛 2 (2.1) f(x, y) = 255, jika f(x, y)  T (2.2) f(x, y)   =  0, jika f(x, y)  T (2.3)

## Gambar 5. Grafik ekualisasi histogram

## Ekstraksi Ciri pada Citra Paru
Hasil  ekstraksi  fitur  dengan  metode  GLCM ditunjukkan  pada  Gambar  6.  Hasil  ekstraksi fitur  pada  citra  menjadi  ciri  khas  yang membedakan  antara  kanker  jinak  dan  kanker ganas.  Sebaran  nilai  energi  ditunjukkan  pada Gambar  6(a).  Distribusi  nilai  energi  dari  citra kanker  paru  menunjukkan  kanker  ganas memiliki  lebih  sedikit  energi  dibanding  citra kanker  jinak.  Gambar  6(b),  6(c),  dan  6(d) berturut-turut  menunjukkan  penyebaran  nilai kontras,  korelasi  dan  homogenitas  yang menunjukkan  bahwa  terdapat  beberapa  citra yang  memiliki  nilai  kontras,  korelasi  dan homogenitas  yang  rendah.  Hal  tersebut diakibatkan  beberapa  citra  kanker  masih memiliki  komposisi  yang  terlalu  terang  atau terlalu  gelap.  Hasil  ekstraksi  ini  yang  menjadi identitas citra masukan.
Sebaran  energi  pada  citra  kanker  jinak terletak  di  antara  0,26  hingga  0,73,  sementara pada kanker ganas, sebaran energinya mulai dari 0,28  hingga  0,81.  Hal  ini  disebabkan  oleh penyebaran  sel  kanker  yang  lebih  luas  pada
kanker  ganas,  yang  tercermin  dalam  frekuensi kemunculan  derajat  sejenis  yang  lebih  tinggi dalam citra.
Gambar  6(b)  menunjukkan  bahwa  citra kanker ganas cenderung memiliki nilai kontras yang  lebih  tinggi  daripada  citra  kanker  jinak. Sebaran kontras pada citra kanker jinak terletak di  antara  1,38  sampai  11,87  sementara  pada kanker ganas berkisar antara 1,47 sampai 13,67. Ini  menunjukkan  bahwa  citra  kanker  ganas memiliki  variasi  intensitas  yang  lebih  besar, mencerminkan perbedaan struktural yang lebih tajam dalam citra tersebut.
Selanjutnya, nilai korelasi pada citra kanker ganas  juga  menunjukkan  kecenderungan  yang lebih  rendah  daripada  citra  kanker  jinak (Gambar  6(c)).  Kisaran  nilai  korelasi  kanker ganas  antara  0,63  sampai  0,94,  sedangkan kanker  jinak  berkisar  antara  0,70  sampai  0,96. Citra kanker ganas, memiliki variasi yang lebih besar  dalam  struktur  dan  tekstur,  cenderung menunjukkan  korelasi  yang  lebih  rendah dibandingkan  dengan  citra  kanker  jinak  yang mungkin memiliki struktur yang lebih homogen.
Nilai  homogenitas  pada  Gambar  6(d)  pada citra  kanker  ganas  berkisar  antara  0,67  hingga 0,91,  sementara  pada  citra  kanker  jinak memiliki rentang nilai antara 0,70 hingga 0,92. Perbedaan ini menunjukkan bahwa citra kanker jinak  cenderung  memiliki  tingkat  seragamitas yang  sedikit  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan citra  kanker  ganas  dalam  konteks  nilai homogenitas.
Nilai  ekstraksi  karakteristik  yang  diperoleh dengan  menggunakan  metode  GLCM  ini dilakukan  pada  4  sudut  yaitu  0°,  45°,  90°  dan 135°. Identitas citra terlihat paling jelas apabila diekstraksi pada sudut 90° dan 135°. Meskipun demikian, metode GLCM tetap dapat menunjukkan identitas citra dengan baik.
(a)
(b) (c)
(d)
Gambar 6. Grafik penyebaran energi 4 sudut. (a) penyebaran  energi,  (b)  penyebaran kontras, (c) penyebaran korelasi, (d) penyebaran homogenitas

## Hasil Klasifikasi Citra dengan JST
JST  pada  penelitian  ini  dilatih  dengan  metode trial-error . Pelatihan dilakukan dengan memasukkan  nilai-nilai  fitur  berupa  energi, kontras, korelasi dan homogenitas sebagai nilai masukan  dan  keluaran  yang  bernilai  0  (kanker jinak)  dan  1  (kanker  ganas).  Model  JST  yang dibangun  memiliki  arsitektur  [4  10  2],  dengan fungsi  aktivasi  sigmoid  biner  dan  algoritma propagasi  balik.  Arsitektur  [4  10  2]  berarti jaringan saraf memiliki 4 lapisan input (energi, kontras,  korelasi,  homogenitas),  10  lapisan tersembunyi  dan  2  lapisan output .  Pada  proses pelatihan,  nilai  masukan  dan  keluaran  sudah ditentukan  terlebih  dahulu.  Namun  untuk jumlah  lapisan  tersembunyi,  iterasi  maksimum dan  laju  pembelajaran  (α)  menjadi  parameter yang  senantiasa  diperbaharui  selama  pelatihan sampai  model  jaringan  menunjukkan  akurasi maksimal.
Tabel 1. Pelatihan jaringan 𝛼 I maks Akurasi 0,1 1.000 65% 0,1 10.000 77,5% 0,01 100.000 90% 0.01 100.000 100% 0.001 100.000 100% Algoritma  propagasi  balik  dipilih  karena sistem  kerjanya  yang  selalu  memperbaharui nilai error pada  lapisan  tersembunyi,  sehingga diharapkan  mampu  memperbesar  nilai  akurasi. Penentuan  jumlah  lapisan  tersembunyi    yang tepat juga sangat mempengaruhi akurasi model jaringan  yang  dibuat.  Namun,  jumlah  lapisan tersembunyi yang terlalu banyak dapat mempengaruhi  waktu  satu  kali  iterasi.  Laju pembelajaran  berfungsi  agar  proses  pelatihan jaringan menjadi lebih cepat. Berdasarkan Tabel 1,  nilai  maksimal  iterasi  berbanding  lurus terhadap  akurasi  jaringan.  Artinya  semakin besar  iterasi  maka  semakin  besar  pula  akurasi yang didapatkan.
Pelatihan
jaringan memperoleh  akurasi  tertinggi  pada  iterasi maksimum  100000  dan  laju  pembelajaran 0,001.  Oleh  karena  itu,  model  jaringan  saraf yang  dianggap  ideal  adalah  jaringan  dengan arsitektur  [4  10  2],  iterasi  maksimum  100000 dan laju pembelajaran 0,001.
Model jaringan yang telah dibuat selanjutnya  akan  melewati  proses  pengujian guna menentukan kualitas model jaringan yang dibuat. Data yang telah diuji berjumlah 20 citra yang  terdiri  dari  10  citra  kanker  ganas  dan  10 citra  kanker  jinak.  Pengujian  dilakukan sebanyak  10  kali running dengan  hasil  akurasi jaringan  berkisar  antara  90%  sampai  100%. Analisis hanya menggunakan parameter akurasi sebagai  metrik  evaluasi  dikarenakan  model difokuskan  pada  tingkat  keakuratan  prediksi. Hasil klasifikasi pada proses pengujian jaringan juga  dicocokan  dengan  diagnosa  pasien  yang terdapat di dataset citra.
Tabel 2. Pengujian jaringan Pengujian Akurasi 1 90% 2 90% 3 95% 4 97% 5 95% 6 90% 7 90% 8 100% 9 100% 10 100%
Seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2, hasil akurasi  tertinggi  dari  jaringan  adalah  100% yang terjadi pada pengujian ke-8, 9, dan 10. Hal ini  menunjukkan  bahwa  model  jaringan  yang telah  dibuat  mampu  mengklasifikasikan  data baru  dengan  baik.  Oleh  karena  hasil  yang didapatkan  memiliki  akurasi  sampai  100%, maka penggunaan  fitur GLCM  untuk ekstraksi ciri  pada  citra  digital  CT-Scan  sangat  baik digunakan.  Penggunaan  JST  dengan  metode propagasi  balik  juga  sangat  baik  untuk mengklasifikasikan  tingkat  keganasan  kanker paru.

## KESIMPULAN
Ekstraksi  fitur  menggunakan  metode Gray Level  Co-occurrence  Matrix (GLCM)  dapat digunakan  untuk  mengenali  karakteristik  suatu citra  berupa  energi,  kontras,  korelasi,  dan homogenitas.  Hasil  ekstraksi  fitur  sebagai masukan  bagi  jaringan  saraf  tiruan  dapat mengklasifikasikan  tingkat  keganasan  kanker dengan akurasi antara 90% dan 100%.

## DAFTAR PUSTAKA
Akkar,  Hanan  &  Suhad  Qasim  Haddad.  2020. Diagnosis of Lung Cancer Disease Based on Back-Propagation Artificial Neural Network Algorithm. Engineering  and  Technology Journal. 38 (3B): 184-96.
Andayani U, Rahmat RF, Syahputra MF, Lubis A & Siregar B. 2019. Identification of Lung Cancer  Using  Backpropagation  Neural Network. Journal  of  Physics:  Conference Series. 1361 (1).
Anraeni,  Siska  &  Herman.  2018.  Peningkatan Kualitas  Citra  Iris  Mata  Menggunakan Operasi  Piksel  Dan  Ekualisasi  Histogram Untuk Pengklasifikasian Kondisi Kesehatan
Ginjal. Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi STI&K
(SeNTIK). 2 : 1-6.
Dijaya  R.  2023. Buku  Ajar  Pengolahan  Citra Digital . Sidoarjo: UMSIDA Press. Globocan. 2020. Cancer in Indonesia . Heryanto, Agus IW, Artama, Kurniawan MWS &  Gunadi  GA.  2020.  Segmentasi  Warna dengan  Metode  Thresholding. Wahana Matematika dan Sains . 14 (1): 54-64.
Lamasigi  &  Yusrin  Z.  2021.  DCT  untuk Ekstraksi  Fitur  Berbasis  GLCM  pada Identifikasi  Batik  Menggunakan  K-NN. Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering . 3 (1): 1-6.
Lucas RM & Harris RMR. 2018. On The Nature
of  Evidence  and  ‘Proving’  Causality: Smoking  and  Lung  Cancer  vs.  Sun
Exposure, Vitamin D and Multiple Sclerosis.” International Journal of
Environmental Research and Public Health .
15 (8): 1-13.
Makaju S, Prasad PWC, Alsadoon A, Singh AK &  Elchouemi  A.  2018.  Lung  Cancer Detection using CT Scan Images. Procedia Computer Science. 125 (2009): 107-114. Saitem,  Adi  K  &  Widodo  E.  2016.  Analisis Citra CT Scan Kanker Paru Berdasarkan Ciri Tekstur  Gray  Level  Co-occurrence  Matrix dan  Ciri  Morfologi  Menggunakan  Jaringan Syaraf  Tiruan  Propagasi  Balik. Youngster Physics Journal . 5 (4): 417-424.
Shankara  C  &  Hariprasad  SA.  2022.  Artificial Neural Network for Lung Cancer Detection Using  CT  Images. International  Journal  of Health Sciences. 6 (March): 2708-2724.
Silvana, Meza, Akbar R, Gravina H & Firdaus. 2020.  Optimization  of  characteristics  using Artificial Neural Network for Classification of Type of Lung Cancer. 2020 International Conference  on  Information  Technology Systems  and  Innovation,  ICITSI  2020  - Proceedings . 236-241.
Soeroso NN, Soeroso L & Syaﬁuddin T. 2014.
Kadar Carcinoembryogenic Antigen (CEA) Serum  Penderita. J  Respir  Indo .  34(1):  17-
25
Sumijan  S,  Purnama  AW  &  Arlis  S.  2019. Peningkatan Kualitas Citra CT-Scan dengan Penggabungan  Metode  Filter  Gaussian  dan Filter  Median. Jurnal  Teknologi  Informasi dan Ilmu Komputer . 6 (6): 591-600.
Yulianti  D,  Nurhasanah  &  Arman  Y.  2021. Segmentasi Citra Sel Darah Serviks. Prisma Fisika . 9 (1): 1-3.
118                                                           Klasifikasi Keganasan Kanker …                     (Putri, dkk)